前言

在竞争如此激烈的当下，作为一个普普通通的程序员，有一个问题摆在了我们的眼前，如何才能提升自己的能力，在职场上拥有一技之长，这也成为普通的你我，迫切的需求。那拥有什么样的能力才能不被淘汰？答案是：高并发，它几乎成为了每个程序员都想要拥有的经验。

那我们要如何掌握这种经验呢？这不巧了嘛~我在阿里的表哥给了我这份高并发笔记，叫我自己慢慢钻研，我就正好拿出来分享给大家啦~要是掌握了这项技术，工资蹭蹭的往你兜里钻。

目录总览

由于小册一共有近 700 页之多，篇幅限制肯定无法将全部内容展示出来，需要完整版的小伙伴点赞+转发，关注我之后主页私信【999】即可获取免费下载方式~

基础篇

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?

6、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？

内容小结

分层架构

高并发下的性能优化

业务层的扩展性

数据库篇

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- -性?

5、NoSQL:在高并发场景下，数据库和 NoSQL 如何做到互补？

内容小结

用连接池预先建立数据库连接

如何对数据库做水平拆分

如何选择缓存的读写策略

缓存篇

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?

5、CDN:静态资源如何加速?

内容小结

缓存案例

读策略的步骤

缓存数据如何分片

消息队列篇

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?

4、面试现场第二期:当问到项目经理时，面试官究竟想要了解什么？

内容小结

通过异步处理简化秒杀请求中的业务流程

在消息队列中丢失消息

什么是幂等

分布式服务器

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?

3、RPC 框架: 10 万 QPS 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?

7、API 网关:系统的 i ]面要如何做呢?

8、多机房部署:跨地域的分布式系统如何做?

9、Service Mesh:如何屏蔽服务化系统的服务治理细节？

内容小结

微服务化后，系统架构要如何改造

垂直电商项目在使用 RPC 框架之后

心跳模式

维护篇

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?

7、面试现场第三期:你要如何准备这场技术面试呢?

内容小结

需要监控用户的哪些信息

整体压测平台的架构图

雪崩是如何发生的

实战篇

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 该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？

内容小结

支撑高并发的计数系统要如何设计

系统通知的未读数要如何设计

推拉结合的方案

最后

为了不耽误大家的时间，内容就展示到这里啦~有兴趣的小伙伴点赞+转发，关注我之后主页私信【999】即可获取免费下载方式~