为什么同样是上亿的并发，购票系统就要比电商系统技术挑战更大？

同为高并发，微博热搜、天猫秒杀、12306 抢票有什么不同呢？

那接下来我们就来分别聊聊他们有什么特性~

1、微博热搜

「微博热搜」是一个典型的读多写少场景，读今日的热点新闻，写自己的微博评论。

作为一个后端开发，看到“读多写少”，第一反应就应该想到要加缓存。

可是，为什么微博总是宕机，抵挡不住 xxx 明星出轨新闻流量？

对微博来说，难点在于热点无法预测，在面对突发流量时，如何快速扩容。

2、电商秒杀

电商秒杀的大部分做法都是先定日子，然后上报要参与的秒杀商品，最后倒计时秒杀。

也就是说什么时候会有秒杀活动，哪些商品会参与秒杀，这些数据在秒杀前服务端是都可以获取到的。

而这些数据，也正是关键的“热点数据”。

有了热点数据之后，服务端可以在秒杀开始前，先加载好相关热点数据的缓存，做好预热。

同时，在秒杀前做好相应的限流、扩容准备，已应对即将到来的突发流量。

3、12306 抢票

12306 抢票是一个类秒杀的业务，其核心为：查票、买票。

那么，12306 的秒杀和电商的秒杀有什么不一样吗？

电商秒杀：秒杀的对象是商品，一个商品的 sku 个数总是有限的，客户端直接将用户想要购买的 skuId 传给服务端即可。

12306 抢票：秒杀的对象是票。“票”是一个很特殊的商品，比如从杭州到北京，沿路会经过若干各站点。

起始站点、车次、时间，各种不同的选择会组合出各种不同的结果，即便是“查票”这一个功能，服务端可能也需要大量的计算。

不同的组合方式可能就是不同的下单行为，而秒杀，直接秒对应的商品即可。

这也就是为什么大家再说高并发的时候，总是会不约而同的想到12306的原因。不得不承认，12306的系统架构确实牛，说他是最复杂的购票系统都不为过。

那么你知道，想要承载亿级的高并发，你都需要get哪些技能吗？现在很多公司面试的时候都要求有高并发经验。

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纲

亿级并发抢票系统MySQL如何设计索引更高效？

1、一节课教你看懂mysql的执行计划

2、mysql索引的实现原理和数据结构

3、mysql索引设计的技巧

4、mysql聚簇索引和非聚簇索引的区别

5、mysql索引的终极调优方案

6、mysql分布式集群的设计原则

7、mysql如何实现高效的读写分离和分库分表

亿级并发抢票系统如何用Redis高效实现复杂的售票业务？

1、通过redis解决千万级并发压力架构设计

2、项目中遇到哪些问题？设计方案？秒杀？雪崩？穿透？击穿？预热？

3、无锁化，串行化，扁平化克制高并发瓶颈！

4、redis 宕机了咋办，如何做到可用性和一致性的trad off？

5、12306抢票，微信红包，电商详情页等高频面试问题！

6、redis持久化，主从复制，分片集群在BAT中的具体使用设计

7、redis分布式锁造成的架构压力和错误的架构设计问题

8、正确用布隆过滤器，跳表skiplist，HashMap解决并发场景问题

9、如何和面试官互动获得offer

10、学习方法和面试方法分享

11、逃避认知偏差，技术诅咒，幸存者偏差

亿级并发抢票系统中常见问题及最优解决方案

1、高并发场景下秒杀超卖Bug复现

2、秒杀场景下JVM锁现场压测实战

3、高并发场景下，分布式锁思路分析

4、高并发秒杀场景下MySQL分布式锁实战

5、高并发秒杀场景下Redis分布式锁实战

6、如何在双十一大促中提升分布式锁性能

7、抗住双十一流量峰值的其他方案

8、从源码级别看分布式锁如何实现

9、CAP和BASE理论在分布式场景中的应用

10、分布式锁全部代码实战压测演示

亿级并发抢票系统架构都用到的哪些中间件？

1、SOA.Webservice.Dubbo.SpringCloud究竟什么是微服务？

2、单体应用向微服务异构平台架构演变

3、Eureka 微服务注册与发现

4、Actuator 微服务监控

RestTemplate 服务器远程调用
Ribbon 客户端的负载均衡
OpenFeign 声明式服务调用
Hystrix 微服务熔断.降级.资源隔离
HystrixDashboard
Zuul 微服务网关
Config 微服务配置中心
Sleuth zipkin 微服务链路追踪

5、常用中间件服务核心解密与技术选型

分布式文件存储中间件 FastDFS
分布式消息中间件 RocketMQ Kafka RabbitMQ ActiveMQ
分布式搜索中间件ElasticSearch
分布式缓存中间件 Redis
高并发高性能接入层中间件 LVS.Keepalived.Nginx.Haproxy

亿级并发抢票系统架构中怎么避免死锁问题？

1、三高系统必然涉及的面试题核心讲解

2、高并发、大数据的首选解决方案

3、双十一下分布式高并发场景下的存储技术选型

4、redis、kafka、es、hbase等技术技术选型总结

5、大厂面试高频架构设计题思路

6、为什么大厂都不用主从同步

7、读写分离、业务隔离、分片集群常见的坑

8、正确用布隆过滤器，跳表skiplist，HashMap解决并发场景问题

9、mysql索引的性能问题

10、redis为什么快的多个原因

11、redis是单线程还是多线程

12、秒杀、12306抢票、微信红包、电商详情页等高频面试问题

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