来自美团资深技术专家亲笔的400页的高并发系统设计，近50个核心难点，让你面试直接起飞！

前言

在现今IT界特别是程序员，如果你对于高并发都没有接触和了解过未免也有些太孤陋寡闻，而作为一个优秀的程序员，高并发系统架构设计师必须要掌握的。很简单，现在大多数互联网公司都会用到高并发系统架构设计。像常见的"秒杀活动"、"抢红包"、"微博热搜"、"12306抢票"、"共享单车拉新"等都是高并发的典型业务场景，能解决这些业务常见的程序员那都是公司的一把好手，不说多了年薪30W那是妥妥的。

高并发系统设计知识，是你获取大厂 Offer 必不可少的利器。不可否认的是，目前的经济形势不好，很多公司（比如阿里、腾讯、今日头条）一方面在减少招聘的人员数量，另一方面也期望花费了人力成本之后可以给公司带来更大的价值。

那么对于公司来说，仅仅懂得 CRUD 的程序员就不如有高并发系统设计经验的程序员有吸引力了。

所以当你去面试时，面试官会要求你有高并发设计经验，有的面试官会询问你的系统在遭遇百万并发时可能有哪些瓶颈点，以及有什么优化思路等问题，为的就是检验你是否真的了解这方面的内容。

高并发基础知识

• 为什么你要学习高并发系统设计

• 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

• 面试现场第一期：当问到组件实现原理时，面试官是在刁难你吗？

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高并发场景之数据库篇

• 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

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高并发场景之缓存篇

• 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

• 数据的迁移应该如何做

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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

• 面试现场第二期：当问到项目经历时，面试官究竟想要了解什么

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高并发场景之分布式服务篇

• 从“心”出发，我还有无数个可能

• 高并发系统设计期中测试题目解析

• 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

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高并发场景之维护篇

• 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

• 面试现场第三期：你要如何准备一场技术面试呢

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高并发场景之实战篇

• 计数系统设计（一）：面对海量数据的计数器要如何做

• 计数系统设计（二）：50万QPS下如何设计未读数系统

• 信息流设计（一）：通用信息流系统的推模式要如何做

• 信息流设计（二）：通用信息流系统的拉模式要如何做

• 高并发下如何发现和排查问题

• 我们如何准备抵抗流量峰值

​我能肯定的是，当你学习完这份文档，掌握了这方面的技术之后，大厂的 Offer 将不再遥不可及。不要囿于公司现有的业务场景，你的能力，绝不止于此！

欢迎大家在评论区交流，一起学习！