秒杀与高并发，阿里核心技术手册，淘宝如何解决破亿点击访问问题？

一秒钟有多短？

就在你眨眼看这篇文章的瞬间，它已消逝。那么一秒钟，可以做什么呢？

自 2009 年开始，双十一成了全民购物狂欢节。去年天猫双十一，1 小时交易额突破 1000 亿，平均每秒完成 1.05 亿交易额。

在双十一等电商大促活动后，除了屡创新高的交易额外，另一个十分抢眼的看点就是在峰值时刻处理的并发量时的效果。对于高并发的掌握能力，在一定程度上反映了一个公司的技术水平。从软件技术诞生以来，开发人员从来没有停止过对高并发技术的钻研。随着大数据时代的到来，如何处理海量数据也是高并发的研究方向之一。

秒杀对于程序员来讲意味着巨大的挑战。

• 一般而言，可以先通过验证码和 IP 限制等手段拦截非法的用户请求，然后搭建服务集群，将合法的并发请求进行分流。

• 之后还可以在服务器内部设置最大连接数、最大并发数等服务参数，并通过消息队列对海量的并发请求进行削峰填谷处理。

• 此外，为了让数据库稳定地处理高并发请求，还需要通过缓存中间件减少用户请求数据库的次数，并通过服务降级等策略减轻高并发峰值期间对系统的访问压力。

• 最后，为了在极端情况下仍然能保证数据的安全性，还需要搭建数据库集群并设置合理的隔离机制。

由此可见，高并发贯穿在项目设计的方方面面，从网关到服务器开发，再到数据设计等环节都需要考虑高并发情况下的应对策略。

今天这份阿里亿级流量高并发小册，讲解的内容就是这种高并发环境下的解决方案。

目录一览

这份 PDF 包含 5 大核心+10 大高级框架+200 个经典案例

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• 底层核心技术篇

核心技术介绍了与高并发相关的架构设计及多线程、NIO、网络编程等底层技术；

• 互联网应用框架篇

应用框架讲解了目前流行的一些高并发及分布式框架技术，如 Disruptor、Spring Boot、Spring Cloud 等，这些技术也是目前在国内外互联网企业中被广泛应用的；

• 数据处理篇

数据处理部分重点介绍了如何优化数据，如何使用关系型数据库、非关系型数据库及大数据领域的 MapReduce 技术处理海量数据，从而为高并发场景提供一套完善的存储方案。

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写在最后

这份笔记用案例实战手把手的教学与指引，内容以代码+配图的方式更利于理解，希望可以对各位有所帮助；