引言

众所周知，软件系统有三高：高并发、高性能、高可用。三者既有区别也有联系，门门道道很多，全面讨论可以大战三天三夜。

高并发对于 Java 开发者来说都不陌生，每年天猫双十一，秒杀大促等场景阿里都稳稳的扛住了如此大的并发量，因此说，阿里在这方面也有绝对的话语权。

可以从阿里等其他互联网大厂的招聘要求上看到，有高并发开发经验优先考虑。因此，Java 并发问题一直是各个大厂面试的重点之一。很多程序员每天忙着搬砖，平时接触不到高并发，哪天受不了跑去面试，还常常会被面试官犀利的高并发问题直接 KO。

我们都知道高并发的基础是并发编程，而阿里新推出的这份《新高并发宝典》层层深入，形成了一个很好的知识系统，让你在应对面试官的时候完全不慌，所以今天我们就一起来学习一下阿里的高并发架构吧。

由于整个知识的系统化，内容非常多，我将内容以截图的形式供大家阅读，完整版请帮忙转发一下，关注后添加助理 vx：yunduoa2019 或扫描下图二维码，跟随助理指引自行获取

三大内容：

• Java 并发编程

• Java 高并发编程

• 高并发系统设计

Java 并发编程

Java 并发体系

1. 概览

2. 进程与线程

3. Java 线程

4. 共享模型之管程

5. 共享模型之内存

6. 共享模型之无锁

7. 共享模型之不可变

8. 共享模型之工具

并发编程—模式篇：

并发编程—应用篇：

并发编程—原理篇：

Java 高并发编程

由于此处内容过多，在此就仅展示目录以及部分内容截图，完整版请帮忙转发一下，关注后添加助理 vx：yunduoa2019 或扫描下图二维码，跟随助理指引自行获取

高并发系统设计

基础：

①高并发系统：它的通用设计方法是什么

②架构分层：我们为什么一定要这么做？

③系统设计目标（一）：如何提升系统性能？

④系统设计目标（二）：系统怎样做到高可用？

⑤系统设计目标（三）：如何让系统易于扩展？

数据库：

①池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？

②数据库优化方案（一）：查询请求增加时，如何做主从分离？

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？

④发号器：如何保证分库分表后 ID 的全局唯一性？

⑤NoSQL：在高并发场景下，数据库和 NoSQL 如何做到互补？

缓存：

①缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？

②缓存的使用姿势（一）：如何选择缓存的读写策略？

③缓存的使用姿势（二）：缓存如何做到高可用？

④缓存的使用姿势（三）：缓存穿透了怎么办？

⑤CDN：静态资源如何加速？

消息队列：

①消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求？

②消息投递：如何保证消息仅仅被消费一次？

③消息队列：如何降低消息队列系统中消息的延迟？

分布式服务：

①系统架构：每秒 1 万次请求的系统要做服务化拆分吗？

②微服务架构：微服务化后，系统架构要如何改造？

③RPC 框架：10 万 QPS 下如何实现毫秒级的服务调用？

④注册中心：分布式系统如何寻址？

⑤分布式 Trace：横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查？

⑥负载均衡：怎样提升系统的横向扩展能力？

⑦API 网关：系统的门面要如何做呢？

⑧多机房部署：跨地域的分布式系统如何做？

⑨Service Mesh：如何屏蔽服务化系统的服务治理细节？

维护：

①给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做？

②应用性能管理：用户的使用体验应该如何监控？

③压力测试：怎样设计全链路压力测试平台？

④配置管理：成千上万的配置项要如何管理？

⑤降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响？

⑥流量控制：高并发系统中我们如何操纵流量？

实战：

①计数系统设计（一）：面对海量数据的计数器要如何做？

②计数系统设计（二）：50 万 QPS 下如何设计未读数系统？

③信息流设计（一）：通用信息流系统的推模式要如何做？

④信息流设计（二）：通用信息流系统的拉模式要如何做？

最后

我之前在知乎上看到过一个很有意思的问题：你怎么看待满嘴高并发，编码能力却稀松平常的程序员？

当前，数字化在给企业带来业务创新，推动企业高速发展的同时，也给企业的 IT 软件系统带来了严峻的挑战，避免不了面对流量高峰，从而也需要我们用技术手段解决高并发问题。

由此，高并发更容易和面试官搭上话，很多面试官也就擅长这个，也更容易抬薪资。如果想进入互联网企业，或者往上爬，高并发开发经验一定是能给自己增添光彩的，面试的机会也是更多。

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