我真服了，我tm现在满脑子都是“高并发”，不得不说这个词真是技术圈的一个高频词。

如果不拿出这个说道说道就感觉技术非常欠缺似的。不过确实，高并发几乎是每个程序员都想拥有的经验。

原因很简单：随着流量变大，会遇到各种各样的技术问题，比如接口响应超时、CPU load升高、GC频繁、死锁、大数据量存储等等。

这些问题能推动我们在技术深度上不断精进。

但是一谈对于高并发的理解，能系统性地回答好此问题的人并不多，大概分成这样几类：

1、对数据化的指标没有概念：

不清楚选择什么样的指标来衡量高并发系统？分不清并发量和QPS，甚至不知道自己系统的总用户量、活跃用户量，平峰和高峰时的QPS和TPS等关键数据。

2、设计了一些方案，但是细节掌握不透彻：

讲不出该方案要关注的技术点和可能带来的副作用。比如读性能有瓶颈会引入缓存，但是忽视了缓存命中率、热点key、数据一致性等问题。

3、理解片面，把高并发设计等同于性能优化：

大谈并发编程、多级缓存、异步化、水平扩容，却忽视高可用设计、服务治理和运维保障。

4、掌握大方案，却忽视最基本的东西：

能讲清楚垂直分层、水平分区、缓存等大思路，却没意识去分析数据结构是否合理，算法是否高效，没想过从最根本的IO和计算两个维度去做细节优化。

要获得高并发经验要去大公司，然后大公司招聘要求高并发经验，感觉这是个死循环，没有高并发经验的人如何才能获取高并发方面的经验呢？

很简单，我建议你来听一下这门课，BATJ名师在线答疑，学习一下大厂是如何处理高并发的！

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纲

1

IO高并发优化,从一万到百万并发性能优化

1、双十一亿级并发下IO模型的优劣

2、高并发下IO模型高频面试题

3、高并发下同步IO与异步IO的区别

4、高并发下阻塞IO与非阻塞IO的本质

5、高并发下多路复用器原理及实现区别

6、高并发下select、poll、epoll原理解析

7、高并发下服务器如何突破十万、百万并发

8、高并发下netty性能和IO模型的对应关系

9、高并发下内核提供的系统调用原理

10、高并发下中断及线程调度原理

11、高并发下redis、nginx的io模型分别是如何实现的

12、高并发下kafka使用的IO模型和netty是否一样

2

极限并发下多线程引发的性能问题以及调优策略

1、从响应和吞吐的高维度理解什么是高并发调优

2、为什么有了synchronized还需要JUC？

3、为什么CAS和AQS是JUC的核心？

4、可见、有序、原子-深入JVM源码理解多线程三大特性

5、门闩（Latch）同步器适用于什么场景？

6、篱笆（Barrier）同步器适用于什么场景？

7、信号量（Semaphore）同步器适用于什么场景？

8、阶段同步器（Phaser）适用于什么场景？

9、原生锁支持（LockSupport）适用于什么场景？

10、三大场景在实战中运用线程池提升系统性能

11、生产环境中的线程池如何监控？

12、线程池有哪些拒绝策略？

13、有哪些拒绝策略应用在生产环境中？

14、线程池有哪些在实际中的应用场景

3

极限并发下分布式事务的常见问题及最优解决方案

1、分布式场景系统中数据一致性问题如何解决

2、分布式事务的设计思路分析。

3、两阶段提交协议、三阶段提交协议。

4、组合存储组件，分布式事务如何解决？

5、TCC（Try Confirm Cancel）解决方案。

6、阿里巴巴分布式事务框架：Seata实际落地方案。

7、消息队列+本地事件表+定时任务方案。

8、自定义可靠消息服务方案。

9、最大努力通知方案。

4

极限并发下常用中间件该如何选型

1、Nginx+Redis+MQ+DB下秒杀实现原理

2、Nginx+Redis+MQ+DB下限购实现原理

3、Nginx+Redis+MQ+DB下亿级流量实现原理

4、Redis在架构中的意义

5、分布式微服务是快了还是慢了

6、高可用和可用性对架构的重要性

7、CP v.s AP，在CAP中，到底有没有CP

8、Redis集群在架构中的重要意义

5

JUC技术核心AQS同步队列设计与实现

1、Java并发包JUC结构体系

2、ReentrantLock背后的哲学

3、小白都能听得懂的：AQS设计与思考

4、小白都能听得懂的：AQS实现与优化

5、独家详解：AQS核心代码逐行分解

6、独家解密：AQS虚假唤醒问题？Doug Lea Bug还是故意为之！

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突破现阶段技术瓶颈

优化简历增加面试邀约次数

面试中如何搞定技术面、HR面

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