本文转载自：关于"高并发系统设计"看这篇就够了，阿里、百度、美团都在用

"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，那么如何解决这些业务场景背后的难点问题呢?

同一时间、海量用户的高频访问对任何平台都是难题，但可喜的是，虽然业务场景不同，设计和优化的思想却是万变不离宗。如果你掌握了高并发系统设计的核心技术点(缓存、池化、异步化、负载均衡、队列、降级熔断等)，深化成自己的知识体系，解决这些业务问题将不在话下，应对自如。

在小编看来，不少技术能力极强的工程师依旧会被"高并发"所困，这与知识储备不足，无法系统化地掌握核心技术有很大关系。技术人要不断汲取新的营养，更要能将技术知识应用到实际业务中，这样才能提升竞争力，突破职场瓶颈。

高并发系统设计知识框架图

一起了解高并发架构的设计理念，建立对高并发系统的初步认知。比如，如何让你的系统更好地支持高性能、可用与可扩展性，比如带你掌握架构分层的核心技术点。

缓存是我们做架构工作经常使用的技术之一，它极大地缓解了大用户量对系统造成的冲击。伴随着系统架构的演进，缓存的使用方法也从没有停止过改变，缓存框架的种类也日渐增多。

对于缓存的使用，看似非常简单，其实却蕴含着很多技巧在里面，这些技巧可以帮助我们最大化地发挥缓存的功效，减少因为缓存的错误使用导致的线上生产事故。该如何做缓存框架的选型，究竟哪种框架更适合自己的现状，这些都是我们需要面对和解决的难题。

如果你掌握了消息队列的底层技术，无论使用哪种消息队列产品，你都可以从原理层面来分析问题，再简单看一下它的API和相关配置项，就能很快知道该如何配置消息队列，写出高性能并且可靠的程序。

以未读数系统设计和信息流设计为例展开介绍。未读数系统实战，主要讲解如何设计方案来抵挡每秒几十万次的获取用户未读数的请求;信息流设计实战，讲解如何做通用信息流系统的推模式与拉模式。实战篇内容操作性强，能检验你对技术点的掌握程度，和灵活运用的程度，完善你知识体系的重要环节。

先带你建立对高并发系统设计的直观理解，再以最简单架构逐步演进到支撑百万、千万并发的分布式架构为案例，带你解决这个过程中遇到的痛点问题，提升业务处理能力，真正完成一次系统演进，最后结合实战优化整体设计思路。