我们都知道，高并发代表着大流量，高并发系统设计的魅力就在于我们能够凭借自己的聪明才智设计巧妙的方案，从而抵抗巨大流量的冲击，带给用户更好的使用体验。这些方案好似能操纵流量，让流量更加平稳得被系统中的服务和组件处理。

我们在应对高并发大流量时也会采用类似“抵御洪水”的方案，我们在淘宝网 APP 的高并发系统设计上也沿用了同样的思路，归纳起来共有三种方法。

1. Scale-out

2. 缓存

3. 异步调用

既然我们了解了这三种方法，那么是不是意味着在高并发系统设计中，开发一个系统时要把这些方法都用上呢？当然不是，系统的设计是不断演进的。

罗马不是一天建成的，系统的设计也是如此。不同量级的系统有不同的痛点，也就有不同的架构设计的侧重点。如果都按照百万、千万并发来设计系统，电商一律向淘宝看齐，IM 全都学习微信和 QQ，那么这些系统的命运一定是灭亡。那么怎么学习呢？

我花了 90 天的时间整理出这份文档，我想结合自己的高并发项目经验，系统性地总结下高并发需要掌握的知识和实践思路，希望对你有所帮助。本文档共分为 7 个大的模块，为了不影响阅读，在这以截图形式展示目录与部分内容，整理收集不易有需要的朋友看文末获取领取方式吧！

下面让我们来看一下它的一部分目录：

基础篇

• 高并发系统:它的通用设计方法是什么

• 架构分层:我们为什么一定要这么做?

• 系统设计目标(一) :如何提升系统性能?

• 系统设计目标(二) :系统怎样做到高可用?

• 系统设计目标(三) :如何让系统易于扩展?

• 面试现场第一期:当问到组件实现原理时，面试官是在刁难你吗?

数据库篇

• 池化技术:如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?

• 数据库优化方案(一) :查询请求增加时，如何做主从分离?

• 数据库优化方案(二) :写入数据量增加时，如何实现分库分表?

• 发号器:如何保证分库分表后 ID 的全局唯一性?

• NoSQL:在高并发场景下，数据库和 NoSQL 如何做到互补?

缓存篇

• 缓存:数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速?

• 缓存的使用姿势(一) :如何选择缓存的读写策略?

• 缓存的使用姿势(二) :缓存如何做到高可用?

• 缓存的使用姿势(三) : 缓存穿透了怎么办?

• CDN:静态资源如何加速?

消息队列篇

• 消息队列:秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?

• 消息投递:如何保证消息仅仅被消费一次?

• 消息队列:如何降低消息队列系统中消息的延迟?

• 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?

分布式服务篇

• 系统架构:每秒 1 万次请求的系统要做服务化拆分吗?

• 微服务架构:微服务化后，系统架构要如何改造?

• RPC 框架: 10 万 QPS 下如何实现毫秒级的服务调用?

• 注册中心:分布式系统如何寻址?

• 分布式 Trace:横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查?

• 负载均衡:怎样提升系统的横向扩展能力?

• API 网关:系统的门]面要如何做呢?

• 多机房部署:跨地域的分布式系统如何做?

• Service Mesh:如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?

维护篇

• 给系统加上眼睛:服务端监控要怎么做?

• 应用性能管理:用户的使用体验应该如何监控?

• 压力测试:怎样设计全链路压力测试平台?

• 配置管理:成千上万的配置项要如何管理?

• 降级熔断:如何屏蔽非核心系统故障的影响?

• 流量控制:高并发系统中我们如何操纵流量?

• 面试现场第三期:你要如何准备一场技术面试呢?

实战篇

• 计数系统设计(一 ) :面对海量数据的计数器要如何做?

• 计数系统设计(二) : 50 万 QPS 下如何设计未读数系统?

• 信息流设计(一) :通用信息流系统的推模式要如何做?

• 信息流设计(二) :通用信息流系统的拉模式要如何做?

当然篇幅有限，只展示了部分的目录和内容，有需要更多的内容麻烦点赞后，看这里哦