淘宝双11，618的京东节如何抗住亿级的并发量？
淘宝双11，618的京东节如何抗住亿级的并发量？
相信很多程序员去电商大厂面试都会被问到这种问题，其实这也是一道很常见的面试题，但是大多数应聘者都不知如何回答，从何答起。对于一个 Java 程序员来讲，，更关注的是不是系统架构层面的呢？从原本的定时秒杀，到现在各种活动的预热、拼团、定金膨胀、百亿补贴、跨店满减以及更复杂的组合优惠，让用户摸不到头脑，虽然这些都扰乱了用户购买的节奏，但是也一直保持着持续升温的状态。 如今的互联网时代，高并发更是很常见的问题。那么，究竟什么样的系统才算是高并发系统呢？为了解决这个难题今天我就向大家免费分享这份阿里P9纯手打的高并发系统设计手册
这份手册分为基础篇、数据库篇、缓存篇、消息队列篇、分布式服务篇、维护篇、实战篇下面我就为大家展示这份资料：
基础篇
- 高并发系统：它的通用设计方法是什么
- 架构分层：我们为什么一定要这么做?
- 系统设计目标(一) ：如何提升系统性能?
- 系统设计目标(二) ：系统怎样做到高可用?
- 系统设计目标(三) ：如何让系统易于扩展?
由于篇幅限制只能展示部分资料，需要完整版资料的朋友私信我即可获取
数据库篇
- 池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?
- 数据库优化方案(一) ：查询请求增加时，如何做主从分离?
- 数据库优化方案(二) ：写入数据量增加时，如何实现分库分表?
- 发号器：如何保证分库分表后ID的全局唯一性?
- NOSQL：在高并发场景下，数据库和NoSQL如何做到互补?
缓存篇
- 缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速?
- 缓存的使用姿势(一) ：如何选择缓存的读写策略?
- 缓存的使用姿势(二) ：缓存如何做到高可用?
- 缓存的使用姿势(三) ：缓存穿透了怎么办?
- CDN：静态资源如何加速?
消息队列篇
- 消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?
- 消息投递：如何保证消息仅仅被消费一次?
- 消息队列：如何降低消息队列系统中消息的延迟?
分布式服务篇
- 系统架构：每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗?
- 微服务架构：微服务化后，系统架构要如何改造?
- RPC框架：10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用?
- 注册中心：分布式系统如何寻址?
- 分布式Trace：横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查?
- 负载均衡：怎样提升系统的横向扩展能力?
- API网关：系统的门面要如何做呢?
- 多机房部署：跨地域的分布式系统如何做?
- Service Mesh：如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?
维护篇
- 给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做?
- 应用性能管理：用户的使用体验应该如何监控?
- 压力测试：怎样设计全链路压力测试平台?
- 配置管理：成千上万的配置项要如何管理?
- 降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响?
- 流量控制：高并发系统中我们如何操纵流量?
实战篇
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