前言：
高併發，幾乎是每個程序員都想擁有的經驗。原因很簡單：隨着流量變大，會遇到各種各樣的技術問題，比如接口響應超時、CPU load升高、GC頻繁、死鎖、大數據量存儲等等，這些問題能推動我們在技術深度上不斷精進。
我們知道，高併發代表着大流量，高併發系統設計的魅力就在於我們能夠憑藉自己的聰明才智設計巧妙的方案，從而抵抗巨大流量的衝擊，帶給用戶更好的使用體驗。這些方案好似能操縱流量，讓流量更加平穩得被系統中的服務和組件處理。
究竟什麼樣的系統算是高併發系統？今天，我們就一起看看阿里P9技術大佬的高併發業務場景下典型的秒殺系統的架構吧
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- 1.1 高併發系統：它的通用設計方法是什麼
- 1.2 架構分層：我們爲什麼一定要這麼做？
- 1.3 系統設計目標（一）：如何提升系統性能？
- 1.4 系統設計目標（二）：系統怎樣做到高可用？
- 1.5 系統設計目標（三）：如何讓系統易於擴展？
- 1.6 面試現場第一期：當問到組件實現原理時，面試官是在刁難你嗎？
數據庫
- 2.1 池化技術：如何減少頻繁創建數據庫連接的性能損耗？
- 2.2 數據庫優化方案（一）：查詢請求增加時，如何做主從分離？
- 2.3 數據庫優化方案（二）：寫入數據量增加時，如何實現分庫分表？
- 2.4 發號器：如何保證分庫分表後ID的全局唯一性？
- 2.5 NoSQL：在高併發場景下，數據庫和NoSQL如何做到互補？
緩存
- 3.1 緩存：數據庫成爲瓶頸後，動態數據的查詢要如何加速？
- 3.2 緩存的使用姿勢（一）：如何選擇緩存的讀寫策略？
- 3.3 緩存的使用姿勢（二）：緩存如何做到高可用？
- 3.4 緩存的使用姿勢（三）：緩存穿透了怎麼辦？
- 3.5 CDN：靜態資源如何加速？
消息隊列
- 4.1 消息隊列：秒殺時如何處理每秒上萬次的下單請求？
- 4.2 消息投遞：如何保證消息僅僅被消費一次？
- 4.3 消息隊列：如何降低消息隊列系統中消息的延遲？
- 4.4 面試現場第二期：當問到項目經 歷時，面試官究竟想要了解什麼？
分佈式服務
- 5.1 系統架構：每秒1萬次請求的系統要做服務化拆分嗎？
- 5.2 微服務架構：微服務化後，系統架構要如何改造？
- 5.3 RPC框架：10萬QPS下如何實現毫秒級的服務調用？
- 5.4 註冊中心：分佈式系統如何尋址？
- 5.5 分佈式Trace：橫跨幾十個分佈式組件的慢請求要如何排查？
- 5.6 負載均衡：怎樣提升系統的橫向擴展能力？
- 5.7 API網關：系統的門面要如何做呢？
- 5.8 多機房部署：跨地域的分佈式系統如何做？
- 5.9 Service Mesh：如何屏蔽服務化系統的服務治理細節？
維護
- 6.1 給系統加上眼睛：服務端監控要怎麼做？
- 6.2 應用性能管理：用戶的使用體驗應該如何監控？
- 6.3 壓力測試：怎樣設計全鏈路壓力測試平臺？
- 6.4 配置管理：成千上萬的配置項要如何管理？
- 6.5 降級熔斷：如何屏蔽非核心繫統故障的影響？
- 6.6 流量控制：高併發系統中我們如何操縱流量？
- 6.7 面試現場第三期：你要如何準備一場技術面試呢？
實戰
- 7.1 計數系統設計（一）：面對海量數據的計數器要如何做？
- 7.2 計數系統設計（二）：50萬QPS下如何設計未讀數系統？
- 7.3 信息流設計（一）：通用信息流系統的推模式要如何做？
- 7.4 信息流設計（二）：通用信息流系統的拉模式要如何做？
高併發（High Concurrency）是互聯網分佈式系統架構設計中必須考慮的因素之一，它通常是指，通過設計保證系統能夠同時並行處理很多請求。
其實高併發經驗是考驗一個程序員或者說是考驗架構師功底和能力的時刻
所以要搞好高併發，在條件允許下，對技術要有很大的熱度，從下到上涉及到的方方面面，從業務邏輯，從各個組件，從系統方面去做各種優化，各種突破，迫使你去了解更多底層的知識，不退縮中前進。
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