技术栈

学习目的

1.原始系统——数据库 + 前端 + 后端

2.系统优化——本地缓存（Caffine Cache）

3.系统升级——分布式微服务（Dubbo + Nacos + Redis）

4.系统通信——消息队列（RabbitMQ）

其他

总结

技术栈

数据库：MySQL（索引、分库分表）

后端：Spring、SpringMVC、Mybatis、多线程编程、网络编程、设计模式、算法设计、JVM

前端：JavaScript、CSS、HTML、Vue（起码要懂一些前端甚至熟悉）

分布式微服务RPC框架：Dubbo或spring cloud（或其他）

注册中心：Nacos或Zookeeper（或其他）

缓存中间件：Redis（或其他）

消息中间件：RabbitMQ（或其他）

本地缓存：Caffine Cache或Guava Cache（或其他）

其他：linux、操作系统、JVM调优

学习目的

为什么要如此设计学习内容？分析学习这些技术的目的，需要从系统出发。

1.原始系统——数据库 + 前端 + 后端

2.系统优化——本地缓存（Caffine Cache）

系统运行的所有操作基本都是围绕着增删查改，需要频繁访问数据库，就是要频繁IO。IO是操作系统发送读写指令到磁盘操作数据的过程，首先需要进行磁盘寻道，磁盘在当前扇区开始扫描数据，经过不断切换磁道和盘面，找到数据所在位置，然后将磁盘的磁性材料的磁极信息转换为电信号，返回给操作系统转化为机器语言0/1。这个过程非常耗时，假设我们一个查询操作是一秒钟，这部分耗时可能要消耗0.9秒，即IO操作占了90%的时间。

缓存技术就是使用内存c减少IO操作，极大提高系统性能（起码快100倍以上）

DDR4内存读写速度大概50G每秒（50000M）

固态硬盘速度是300M每秒，是内存的1/200

机械硬盘的速度是100M每秒，是内存的1/500

Ps：使用缓存要注意数据入库处理，例如用一条线程设计定时入库策略

3.系统升级——分布式微服务（Dubbo + Nacos + Redis）

解决互联网三高（高并发、高可用、高性能）有效途径

当我们的系统过于复杂和庞大的时候，想要进行部分功能升级改造的时候，就比较麻烦了。牵一发而动全身，出一点问题都会是比较大的损失。这个时候就需要用到微服务把系统拆分成多个小系统，独立开发升级优化，升级的时候也只需要关闭某些部分服务的系统，而不需要整个系统关闭。

与单体应用程序相比，微服务组织更好、更小、更松耦合，并且是独立开发、测试和部署的。由于微服务可以独立发布，因此修复错误或添加新功能所需的时间要短得多，并且可以更有效地将更改部署到生产中。此外，由于微服务很小且无状态，因此更容易扩展。

微服务系统一定是分布式系统；分布式系统不一定是微服务系统。

那么除了微服务还有什么其余的系统也是分布式的呢？举个比较简单的例子——集群。例如我们系统不大，但是用户量非常庞大，单体机器CPU、内存等硬件资源不足怎么办？一是提升硬件条件，但硬件有上限，不是长久之计，那么就要用到集群了。集群就是系统复制粘贴到多个机器上面单独运行，在客户端访问的时候进行分流，理论上可以无限拓展。集群可以访问同一个数据库，也可以每个系统单独运行数据库保存数据然后用RPC通信联系。

4.系统通信——消息队列（RabbitMQ）

主要作用表现为解耦、异步、削峰。

由于分布式微服务已经实现了系统间的高内聚低耦合、并且Dubbo也可以实现异步通信，所以这里侧重说明一下削峰。

削峰就是客户端大量请求进行排队操作。例如秒杀活动，假如系统极限只能同时承担1000 QPS（每秒查询率），那么在一秒内进入10W个请求，如果没有消息队列进行排队削峰处理，则有可能造成网络错误，甚至宕机。

其他

linux部署项目、操作系统是如何运行系统的（线程、进场、用户态、内核态、内存、硬盘、IO）

总结

使用前端+后端+数据库写一个商城系统

使用Caffine Cache在内存操作数据

使用Dubbo + Nacos +Redis把每个功能点进行微服务拆分分别维护开发

使用RabbitMQ + Redis开发商品秒杀活动

一个固若金汤的系统就完成了！

学习路径是根据一整个系统的架构来安排的。掌握以上全部技术，基本可以保证你一个人完成从开发、优化、升级、部署到上线一个健壮系统的整个流程了。有完整搭建一个健壮系统的能力，每一部分的部署、优化和升级都掌握，就是一个及格的高级程序员了（我猜。还有个Netty，有空再学了

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其他

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