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，我们就结合天猫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【点赞+关注】后点这里：https://docs.qq.com/doc/DWFdDS3JZZ1F4TmZU获取下载方式！（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

由于篇幅有限，今天就为大家分享到这里了，需要完整版的朋友麻烦【转发+关注】后在点这里：https://docs.qq.com/doc/DWFdDS3JZZ1F4TmZU即可免费获取完整版的下载地址！

开源：天猫推出电子版高并发系统设计，从架构系统分层到实战维护