前言

我們知道，高併發代表著大流量，高併發系統設計的魅力就在於我們能夠憑藉自己的聰明才智設計巧妙的方案，從而抵抗巨大流量的衝擊，帶給使用者更好的使用體驗。這些方案好似能操縱流量，讓流量更加平穩得被系統中的服務和元件處理。

 

小案例（抵禦洪水）：

從古至今，長江和黃河流域水患不斷，遠古時期，大禹曾拓寬河道，清除淤沙讓流水更加順暢；都江堰作為史上最成功的的治水案例之一，用引流將岷江之水分流到多個支流中，以分擔水流壓力；三門峽和葛洲壩通過建造水庫將水引入水庫先儲存起來，然後再想辦法把水庫中的水緩緩地排出去，以此提高下游的抗洪能力。

而我們在應對高併發大流量時也會採用類似"抵禦洪水”的方案，歸納起來共有3種方法：

1. Scale-out (橫向擴充套件)：分而治之是一種常見的高併發系統設計方法，採用分散式部署的方式把流量分流開，讓每個伺服器都承擔一部分併發和流量。
2. 快取：使用快取來提高系統的效能，就好比用"拓寬河道"的方式抵抗高併發大流量的衝擊。
3. 非同步：在某些場景下，未處理完成之前，我們可以讓請求先返回，在資料準備好之後再通知請求方，這樣可以在單位時間內處理更多的請求。

作為一名程式設計師，不能連高併發都不會，無論是在面試還是工作中，都是不可避免的一部分，準備好筆記本，詳細介紹高併發：

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億級高併發系統設計（分為七篇）

01 基礎篇

高併發系統：它的通用設計方法是什麼

 

架構分層：我們為什麼一定要這麼做?

 

系統設計目標(一) ：如何提升系統效能?

 

系統設計目標(二)：系統怎樣做到高可用?

 

系統設計目標(三) ：如何讓系統易於擴充套件?

 

面試現場第一期：當問到元件實現原理時，面試官是在刁難你嗎?

 

02 資料庫篇

池化技術：如何減少頻繁建立資料庫連線的效能損耗?

 

資料庫優化方案(一)：查詢請求增加時，如何做主從分離?

 

資料庫優化方案(二)：寫入資料量增加時，如何實現分庫分表?

 

發號器：如何保證分庫分表後ID的全域性唯一性?

 

NoSQL：在高併發場景下，資料庫和NoSQL如何做到互補?

 

03 快取篇

快取：資料庫成為瓶頸後，動態資料的查詢要如何加速?

 

快取的使用姿勢(一) ：如何選擇快取的讀寫策略?

 

快取的使用姿勢(二) ：快取如何做到高可用?

 

快取的使用姿勢(三)： 快取穿透了怎麼辦?

 

CDN：靜態資源如何加速?

 

04 訊息佇列篇

訊息佇列：秒殺時如何處理每秒上萬次的下單請求?

 

訊息投遞：如何保證訊息僅僅被消費一次?

 

訊息佇列：如何降低訊息佇列系統中訊息的延遲?

 

面試現場第二二期：當問到專案經理時，面試官究竟想要了解什麼?

 

05 分散式服務篇

系統架構：每秒1萬次請求的系統要做服務化拆分嗎?

 

微服務架構：微服務化後，系統架構要如何改造?

 

RPC框架：10萬QPS 下如何實現毫秒級的服務呼叫?

 

註冊中心：分散式系統如何定址?

 

分散式Trace：橫跨幾十個分散式元件的慢請求要如何排查?

 

負載均衡：怎樣提升系統的橫向擴充套件能力?

 

API閘道器：系統的i門面要如何做呢?

 

多機房部署：跨地域的分散式系統如何做?

 

Service Mesh：如何遮蔽服務化系統的服務治理細節?

 

06 維護篇

給系統加上眼睛：服務端監控要怎麼做?

 

應用效能管理：使用者的使用體驗應該如何監控?

 

壓力測試：怎樣設計全鏈路壓力測試平臺?

 

配置管理：成千上萬的配置項要如何管理?

 

降級熔斷：如何遮蔽非核心繫統故障的影響?

 

流量控制：高併發系統中我們如何操縱流量?

 

面試現場第三期：你要如何準備一場技術面試呢?

 

07 實戰篇

計數系統設計(一) ：面對海量資料的計數器要如何做?

 

計數系統設計(二)：50萬QPS下如何設計未讀數系統?

 

資訊流設計(一)：通用資訊流系統的推模式要如何做?

 

資訊流設計(二)：通用資訊流系統的拉模式要如何做?

 

寫在最後

俗話說的好：活到老，學到老。可能在學生時代的時候很叛逆，但是現在步入社會，開始工作後，就會遇到很多問題。作為一名程式設計師，學習是不能停止的，學習是為了改變思維方式，更好的提升效率。

如果現在你，正在學習Java的路上，那麼我相信這份“高併發祕籍”對你的學習一定有所幫助，至於幫助多少，看你個人的領悟能力了。不過，我相信，只要肯付出，那麼就一定有回報。

這份“高併發”我可以分享給每一個熱愛Java的朋友，需要的朋友加下方小助理VX即可免費領取到！