淘宝强推的电子版高并发系统设计,从架构系统分层设计到实战维护

导语

毫无疑问,高并发意味着高流量,我们常见的高并发场景有电商的高并发、12306抢火车票的高并发、抖音的高并发、海量数据的高并发等等。其实这些问题还是不同的,需要具体讨论具体分析。单从商业角度考虑高并发的话,其意思就是“用尽可能少的资源实现足够满足需要的并发请求数量,以形成竞争优势”。

现在很多公司招聘的JD里都是说啥,有高并发就经验者优先。由此,在Java岗面试的时候常会被问到:“如何设计一个高并发系统?”

假设你在某知名电商公司干过高并发系统,用户上亿,一天流量几十亿,高峰期并发量上万,甚至是十万。那么人家一定会仔细盘问你的系统架构,你们系统啥架构?怎么部署的?部署了多少台机器?缓存咋用的?MQ 咋用的?数据库咋用的?就是深挖你到底是如何扛住高并发的。

真正干过高并发的人一定知道,脱离了业务的系统架构都是在纸上谈兵,真正在复杂业务场景而且还高并发的时候,那系统架构一定不是那么简单的,也不是用个 redis,用 mq 就能搞定,真实的系统架构搭配上业务之后,会要复杂很多倍。

如何学习高并发?

接下来,我们就结合淘宝推出的电子版高并发系统设计,系统地总结下高并发所需要掌握的知识和实践思路,文档内容分为七大模块,为了方便大家阅读,小编就以截图展示部分内容,整理不易,需要学习高并发的朋友麻烦【转发+关注】后,点击这里下载:https://docs.qq.com/doc/DWFdDS3JZZ1F4TmZU(技多不压身,功到自然成)

入门基础篇

  • 高并发系统的通用设计原则
  • 如何对架构分层
  • 如何提升系统性能
  • 系统如何做到高可用
  • 如何让系统做到易于扩展
  • 面试被刁难?了解组件的实现原理很重要吗?

数据库篇

  • 如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?
  • 查询请求增加时,如何做主从分离?
  • 写入数据量增加时,如何实现分库分表?
  • 如何保证分库分表后ID的全局唯一性?
  • 在高并发场景下,数据库和NoSQL如何做到互补?

缓存篇

  • 数据库成为瓶颈后,动态数据的查询要如何加速?
  • 如何选择缓存的读写策略?
  • 缓存如何做到高可用?
  • 缓存穿透了怎么办?
  • 静态资源如何加速?

消息队列篇

  • 秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?
  • 如何保证消息仅仅被消费一次?
  • 如何降低消息队列系统中消息的延迟?
  • 当问到项目经历时,面试官究竟想要了解什么?

分布式服务篇

  • 每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗?
  • 微服务化后,系统架构要如何改造?
  • 10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用?
  • 分布式系统如何寻址?
  • 横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查?
  • 怎样提升系统的横向扩展能力?
  • 系统的门面要如何做呢?
  • 跨地域的分布式系统如何做?
  • 如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?

维护篇

  • 服务端监控要怎么做?
  • 用户的使用体验应该如何监控?
  • 怎样设计全链路压力测试平台?
  • 成千上万的配置项要如何管理?
  • 如何屏蔽非核心系统故障的影响?
  • 高并发系统中我们如何操纵流量?
  • 如何准备一场技术面试?

实战篇

  • 面对海量数据的计数器要如何做?
  • 50万QPS下如何设计未读数系统?
  • 通用信息流系统的推模式要如何做?
  • 通用信息流系统的拉模式要如何做?

Ending

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