2021Java 进阶者的新篇章
数据库
2.1 池化技术:如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?
2.2 数据库优化方案(一):查询请求增加时,如何做主从分离?
2.3 数据库优化方案(二):写入数据量增加时,如何实现分库分表?
2.4 发号器:如何保证分库分表后 ID 的全局唯一性?
2.5 NoSQL:在高并发场景下,数据库和 NoSQL 如何做到互补?
缓存
3.1 缓存:数据库成为瓶颈后,动态数据的查询要如何加速?
3.2 缓存的使用姿势(一):如何选择缓存的读写策略?
3.3 缓存的使用姿势(二):缓存如何做到高可用?
3.4 缓存的使用姿势(三):缓存穿透了怎么办?
3.5 CDN:静态资源如何加速?
消息队列
4.1 消息队列:秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?
4.2 消息投递:如何保证消息仅仅被消费一次?
4.3 消息队列:如何降低消息队列系统中消息的延迟?
4.4 面试现场第二期:当问到项目经 历时,面试官究竟想要了解什么?
分布式服务
5.1 系统架构:每秒 1 万次请求的系统要做服务化拆分吗?
5.2 微服务架构:微服务化后,系统架构要如何改造?
5.3 RPC 框架:10 万 QPS 下如何实现毫秒级的服务调用?
5.4 注册中心:分布式系统如何寻址?
5.5 分布式 Trace:横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查?
5.6 负载均衡:怎样提升系统的横向扩展能力?
5.7 API 网关:系统的门面要如何做呢?
5.8 多机房部署:跨地域的分布式系统如何做?
5.9 Service Mesh:如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?
维护
6.1 给系统加上眼睛:服务端监控要怎么做?
6.2 应用性能管理:用户的使用体验应该如何监控?
6.3 压力测试:怎样设计全链路压力测试平台?
6.4 配置管理:成千上万的配置项要如何管理?
6.5 降级熔断:如何屏蔽非核心系统故障的影响?
6.6 流量控制:高并发系统中我们如何操纵流量?
6.7 面试现场第三期:你要如何准备一场技术面试呢?
实战
7.1 计数系统设计(一):面对海量数据的计数器要如何做?
7.2 计数系统设计(二):50 万 QPS 下如何设计未读数系统?
7.3 信息流设计(一):通用信息流系统的推模式要如何做?
7.4 信息流设计(二):通用信息流系统的拉模式要如何做?
高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
最后
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