"秒殺活動"、"搶紅包"、"微博熱搜"、"12306搶票"、"共享單車拉新"等都是高併發的典型業務場景，那麼如何解決這些業務場景背後的難點問題呢?
- 秒殺系統中，QPS達到10萬/s時，如何定位並解決業務瓶頸?
- 明星婚戀話題不斷弓|爆微博熱搜，如何確保系統不宕機?
- 共享單車充值活動，如何保證不超賣?
- ......
同一時間、海量用戶的高頻訪問對任何平臺都是難題，但可喜的是，雖然業務場景不同，設計和優化的思想卻是萬變不離宗。如果你掌握了高併發系統設計的核心技術點(緩存、池化、異步化、負載均衡、隊列、降級熔斷等)，深化成自 己的知識體系，解決這些業務問題將不在話下，應對自如。
在小編看來，不少技術能力極強的工程師依舊會被"高併發"所困，這與知識儲備不足，無法系統化地掌握核心技術有很大關係。技術人要不斷汲取新的營養，更要能將技術知識應用到實際業務中，這樣才能提升競爭力，突破職場瓶頸。
高併發系統設計知識框架圖
說明：文章限於篇幅，故只做部分展示，完整的《高併發系統設計》文檔小編已經整理好了，正在學習高併發或者想把這份文檔當做練習題複習一下的朋友，免費幫忙轉發一下，再點擊加入【資深架構交流】即可獲取免費下載方式
基礎
一起了解高併發架構的設計理念， 建立對高併發系統的初步認知。比如，如何讓你的系統更好地支持高性能、可用與可擴展性，比如帶你掌握架構分層的核心技術點。
- 高併發系統：它的通用設計方法是什麼
- 架構分層：我們爲什麼一定要這麼做?
- 系統設計目標(一) ：如何提升系統性能?
- 系統設計目標(二) ：系統怎樣做到高可用?
- 系統設計目標(三) ：如何讓系統易於擴展?
數據庫
- 池化技術：如何減少頻繁創建數據庫連接的性能損耗?
- 數據庫優化方案(一) ：查詢請求增加時，如何做主從分離?
- 數據庫優化方案(二) ：寫入數據量增加時，如何實現分庫分表?
- 發號器：如何保證分庫分表後ID的全局唯一性?
- NOSQL：在高併發場景下，數據庫和NoSQL如何做到互補?
緩存
緩存是我們做架構工作經常使用的技術之一，它極大地緩解了大用戶量對系統造成的衝擊。伴隨着系統架構的演進，緩存的使用方法也從沒有停止過改變，緩存框架的種類也日漸增多。
對於緩存的使用，看似非常簡單，其實卻蘊含着很多技巧在裏面，這些技巧可以幫助我們最大化地發揮緩存的功效，減少因爲緩存的錯誤使用導致的線上生產事故。該如何做緩存框架的選型，究竟哪種框架更適合自己的現狀，這些都是我們需要面對和解決的難題。
- 緩存：數據庫成爲瓶頸後，動態數據的查詢要如何加速?
- 緩存的使用姿勢(一) ：如何選擇緩存的讀寫策略?
- 緩存的使用姿勢(二) ：緩存如何做到高可用?
- 緩存的使用姿勢(三) ：緩存穿透了怎麼辦?
- CDN：靜態資源如何加速?
消息隊列
如果你掌握了消息隊列的底層技術，無論使用哪種消息隊列產品，你都可以從原理層面來分析問題，再簡單看一下它的API和相關配置項，就能很快知道該如何配置消息隊列，寫出高性能並且可靠的程序。
- 消息隊列：秒殺時如何處理每秒上萬次的下單請求?
- 消息投遞：如何保證消息僅僅被消費一次?
- 消息隊列：如何降低消息隊列系統中消息的延遲?
分佈式服務
- 系統架構：每秒1萬次請求的系統要做服務化拆分嗎?
- 微服務架構：微服務化後，系統架構要如何改造?
- RPC框架：10萬QPS下如何實現毫秒級的服務調用?
- 註冊中心：分佈式系統如何尋址?
- 分佈式Trace：橫跨幾十個分佈式組件的慢請求要如何排查?
- 負載均衡：怎樣提升系統的橫向擴展能力?
- API網關：系統的門面要如何做呢?
- 多機房部署：跨地域的分佈式系統如何做?
- Service Mesh：如何屏蔽服務化系統的服務治理細節?
維護
- 給系統加上眼睛：服務端監控要怎麼做?
- 應用性能管理：用戶的使用體驗應該如何監控?
- 壓力測試：怎樣設計全鏈路壓力測試平臺?
- 配置管理：成千上萬的配置項要如何管理?
- 降級熔斷：如何屏蔽非核心繫統故障的影響?
- 流量控制：高併發系統中我們如何操縱流量?
實戰
以未讀數系統設計和信息流設計爲例展開介紹。未讀數系統實戰，主要講解如何設計方案來抵擋每秒幾十萬次的獲取用戶未讀數的請求;信息流設計實戰，講解如何做通用信息流系統的推模式與拉模式。實戰篇內容操作性強，能檢驗你對技術點的掌握程度，和靈活運用的程度，完善你知識體系的重要環節。
記得幫忙點贊+轉發，再點擊加入【資深架構交流】即可獲取免費下載方式
學習感言
先帶你建立對高併發系統設計的直觀理解，再以最簡單架構逐步演進到支撐百萬、千萬併發的分佈式架構爲案例，帶你解決這個過程中遇到的痛點問題，提升業務處理能力，真正完成一次系統演進，最後結合實戰優化整體設計思路。