​前言：

相信大家都知道，“高并发”是一种系统运行过程中遇到的一种“短时间内遇到大量操作请求”的情况，主要发生在 web 系统集中大量访问收到大量请求（最常见的就是：12306 的抢票情况；天猫双十一活动）。该情况的发生会导致系统在这段时间内执行大量操作，例如对资源的请求，数据库的操作等。

目前网站架构师面临的最大挑战之一就是并发。自 Web 服务开始以来，并发水平一直在不断增长。一个流行的网站服务数十万甚至数百万同时用户并不罕见，那么如何才更有效的用技术方案提高并发能力呢？下面一起来看看 Alibaba 对高并发系统设计的独特见解吧！

不多 BB，来看笔记的主要内容

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第一步部分基础篇：

01. 高并发系统：它的通用设计方法是什么

02. 架构分层：我们为什么一定要这么做？

03. 系统设计目标（一）：如何提升系统性能？

04. 系统设计目标（二）：系统怎样做到高可用？

05. 系统设计目标（三）：如何让系统易于扩展？

06. 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？

第二部分数据库篇：

01. 池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？

02. 数据库优化方案（一）：查询请求增加时，如何做主从分离？

03.数据库优化方案（二）：写入数据量增加时，如何实现分库分表？

04.发号器：如何保证分库分表后 ID 的全局唯一性？

05. NoSQL：在高并发场景下，数据库和 NoSQL 如何做到互补？

第三部分缓存篇：

01. 缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？

02. 缓存的使用姿势（一）：如何选择缓存的读写策略？

03. 缓存的使用姿势（二）：缓存如何做到高可用？

04. 缓存的使用姿势（三）：缓存穿透了怎么办？

05. CDN：静态资源如何加速？

第四部分消息队列篇：

01. 消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求？

02.消息投递：如何保证消息仅仅被消费一次？

03. 消息队列：如何降低消息队列系统中消息的延迟？

04. 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？

第五部分分布式服务篇：

01. 系统架构：每秒 1 万次请求的系统要做服务化拆分吗？

02. 微服务架构：微服务化后，系统架构要如何改造？

03. RPC 框架：10 万 QPS 下如何实现毫秒级的服务调用？

04.注册中心：分布式系统如何寻址？

05. 分布式 Trace：横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查？

06. 负载均衡：怎样提升系统的横向扩展能力？

07. API 网关：系统的门面要如何做呢？

08. 多机房部署：跨地域的分布式系统如何做？

09. Service Mesh：如何屏蔽服务化系统的服务治理细节？

第六部分实战篇：

01. 计数系统设计（一）：面对海量数据的计数器要如何做？

02. 计数系统设计（二）：50 万 QPS 下如何设计未读数系统？

03.信息流设计（一）：通用信息流系统的推模式要如何做？

04.信息流设计（二）：通用信息流系统的拉模式要如何做？

第七部分维护篇：

01.给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做？

02. 应用性能管理：用户的使用体验应该如何监控？

03. 压力测试：怎样设计全链路压力测试平台？

04. 配置管理：成千上万的配置项要如何管理？

05. 降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响？

06. 流量控制：高并发系统中我们如何操纵流量？

07. 面试现场第三期：你要如何准备一场技术面试呢？

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