引言

眾所周知，軟體系統有三高：高併發、高效能、高可用。三者既有區別也有聯絡，門門道道很多，全面討論可以大戰三天三夜。

高併發對於Java開發者來說都不陌生，每年天貓雙十一，秒殺大促等場景阿里都穩穩的扛住瞭如此大的併發量，因此說，阿里在這方面也有絕對的話語權。

可以從阿里等其他網際網路大廠的招聘要求上看到，有高併發開發經驗優先考慮。因此，Java併發問題一直是各個大廠面試的重點之一。很多程式設計師每天忙著搬磚，平時接觸不到高併發，哪天受不了跑去面試，還常常會被面試官犀利的高併發問題直接KO。

 

我們都知道高併發的基礎是併發程式設計，而阿里新推出的這份《新高併發寶典》層層深入，形成了一個很好的知識系統，讓你在應對面試官的時候完全不慌，所以今天我們就一起來學習一下阿里的高併發架構吧。

由於整個知識的系統化，內容非常多，我將內容以截圖的形式供大家閱讀，完整版請幫忙轉發一下，關注後新增助理vx：yunduoa2019或掃描下圖二維碼，跟隨助理指引自行獲取

三大內容：

• Java併發程式設計
• Java高併發程式設計
• 高併發系統設計

Java併發程式設計

Java併發體系

1. 概覽

2. 程式與執行緒

 

3. Java 執行緒

 

4. 共享模型之管程

 

5. 共享模型之記憶體

 

6. 共享模型之無鎖

 

7. 共享模型之不可變

 

8. 共享模型之工具

 

併發程式設計—模式篇：

 

併發程式設計—應用篇：

 

併發程式設計—原理篇：

 

Java高併發程式設計

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高併發系統設計

基礎：

①高併發系統：它的通用設計方法是什麼

②架構分層：我們為什麼一定要這麼做？

③系統設計目標（一）：如何提升系統效能？

④系統設計目標（二）：系統怎樣做到高可用？

⑤系統設計目標（三）：如何讓系統易於擴充套件？

 

資料庫：

①池化技術：如何減少頻繁建立資料庫連線的效能損耗？

②資料庫優化方案（一）：查詢請求增加時，如何做主從分離？

③資料庫優化方案（二）：寫入資料量增加時，如何實現分庫分表？

④發號器：如何保證分庫分表後ID的全域性唯一性？

⑤NoSQL：在高併發場景下，資料庫和NoSQL如何做到互補？

 

快取：

①快取：資料庫成為瓶頸後，動態資料的查詢要如何加速？

②快取的使用姿勢（一）：如何選擇快取的讀寫策略？

③快取的使用姿勢（二）：快取如何做到高可用？

④快取的使用姿勢（三）：快取穿透了怎麼辦？

⑤CDN：靜態資源如何加速？

 

訊息佇列：

①訊息佇列：秒殺時如何處理每秒上萬次的下單請求？

②訊息投遞：如何保證訊息僅僅被消費一次？

③訊息佇列：如何降低訊息佇列系統中訊息的延遲？

 

分散式服務：

①系統架構：每秒1萬次請求的系統要做服務化拆分嗎？

②微服務架構：微服務化後，系統架構要如何改造？

③RPC框架：10萬QPS下如何實現毫秒級的服務呼叫？

④註冊中心：分散式系統如何定址？

⑤分散式Trace：橫跨幾十個分散式元件的慢請求要如何排查？

⑥負載均衡：怎樣提升系統的橫向擴充套件能力？

⑦API閘道器：系統的門面要如何做呢？

⑧多機房部署：跨地域的分散式系統如何做？

⑨Service Mesh：如何遮蔽服務化系統的服務治理細節？

 

維護：

①給系統加上眼睛：服務端監控要怎麼做？

②應用效能管理：使用者的使用體驗應該如何監控？

③壓力測試：怎樣設計全鏈路壓力測試平臺？

④配置管理：成千上萬的配置項要如何管理？

⑤降級熔斷：如何遮蔽非核心繫統故障的影響？

⑥流量控制：高併發系統中我們如何操縱流量？

 

實戰：

①計數系統設計（一）：面對海量資料的計數器要如何做？

②計數系統設計（二）：50萬QPS下如何設計未讀數系統？

③資訊流設計（一）：通用資訊流系統的推模式要如何做？

④資訊流設計（二）：通用資訊流系統的拉模式要如何做？

 

最後

我之前在知乎上看到過一個很有意思的問題：你怎麼看待滿嘴高併發，編碼能力卻稀鬆平常的程式設計師？

 

當前，數字化在給企業帶來業務創新，推動企業高速發展的同時，也給企業的IT軟體系統帶來了嚴峻的挑戰，避免不了面對流量高峰，從而也需要我們用技術手段解決高併發問題。

由此，高併發更容易和麵試官搭上話，很多面試官也就擅長這個，也更容易抬薪資。如果想進入網際網路企業，或者往上爬，高併發開發經驗一定是能給自己增添光彩的，面試的機會也是更多。

如果你需要這份《新高併發寶典》，請幫忙轉發一下，關注後新增助理vx：yunduoa2019或掃描下圖二維碼，跟隨助理指引自行獲取