【石杉的架构笔记】2018年原创汇总


并发系列

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  • Java并发面试现场:volatile到底是什么


  • Java并发面试现场:Java 8如何优化CAS性能


  • Java并发面试现场:请谈谈你对AQS的理解


  • Java并发面试现场:聊聊公平锁与非公平锁分别是啥


  • Java并发面试现场:请聊聊微服务注册中心的读写锁优化


  • 【高并发优化实践】10倍请求压力来袭,你的系统会被击垮吗


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微服务

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  • 拜托!面试请不要再问我Spring Cloud底层原理


  • 【双11狂欢的背后】微服务注册中心如何承载大型系统的千万级访问


  • 【性能优化之道】每秒上万并发下的Spring Cloud参数优化实战


  • 微服务架构如何保障双11狂欢下99.99%高可用


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分布式

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  • 拜托,面试请不要再问我分布式事务的实现原理


  • 分布式事务如何保障实际生产中99.99%高可用


  • 拜托,面试请不要再问我分布式锁的实现原理


  • 每秒上千订单下的分布式锁优化实践


  • 【七张图】彻底讲清楚 ZooKeeper 分布式锁的实现原理



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中间件

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  • 哥们,你们的架构中为什么要引入消息中间件


  • 哥们,那你说说架构引入消息中间件有什么缺点


  • 哥们,消息中间件在你们项目里是如何落地的


  • 【面试大杀器】消息中间件集群崩溃时,如何保证百万数据不丢失



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面试必备

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  • 【知己知彼】BAT 面试官是如何360°无死角考察候选人的?(上篇)


  • 【知己知彼】BAT 面试官是如何360°无死角考察候选人的?(下篇)


  • 【行走的Offer收割机】记一位朋友斩获 BAT 技术专家 Offer 的面试经历



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线上经验总结

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  • 线上服务宕机时,如何保证数据100%不丢失


  • 一次JVM FullGC的背后,竟隐藏着惊心动魄的线上生产事故



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亿级流量架构

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  • 亿级流量系列:如何支撑百亿级数据的存储与计算


  • 亿级流量系列:如何设计高容错分布式计算系统


  • 亿级流量系列:如何设计承载百亿流量的高性能架构


  • 亿级流量系列:如何设计每秒十万查询的高并发架构


  • 亿级流量系列:如何设计全链路99.99%高可用架构


  • 亿级流量系列:如何在上万并发场景下设计可扩展架构(上)


  • 亿级流量系列:如何在上万并发场景下设计可扩展架构(中)


  • 亿级流量系列:如何在上万并发场景下设计可扩展架构(下)



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大数据

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  • 大白话聊聊 Hadoop 底层架构原理


  • Hadoop 如何承载每秒上千次的高并发访问


  • Hadoop 如何将TB级文件上传性能优化上百倍


  • Hadoop 如何优雅的将大规模集群性能提升10倍以上


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