又雙叒叕曝乾貨？
把阿里這一年在應對高併發流量的技術經驗整合成一份技術小冊開源分享供大家學習借鑑。我也是昨天才發現這份小冊開源至 Github 上居然一夜爆火！
看了小冊之後才知道，原來阿里在應對高併發大流量時也會採用類似“抵禦洪水”的方案，我簡單總結歸納了一下，大概可以分爲三種方法：
分治∶採用分佈式部署的方式把流量分流開，讓每個服務器都承擔一部分併發和流量。
緩存:使用緩存來提高系統的性能，就好比用“拓寬河道”的方式抵抗高併發大流量的衝擊。
異步:在某些場景下，未處理完成之前，我們可以讓請求先返回，在數據準備好之後再通知請求方，這樣可以在單位時間內處理更多的請求。
這三種方法也細化出來很多內容，不多 bb，下面我就爲大家展示一下主要內容：
小冊分爲 7 大部分，一共有 323 頁，需要資料的小夥伴，點贊加收藏，關注我之後添回覆“技術小冊” 即可獲取。
阿里高併發小冊
池化技術：減少頻繁創建數據庫連接的性能損耗
數據庫傳統調用方式下，每次執行 SQL 都需要重新建立連接，這部分帶你解決頻繁地建立數據庫連接耗費時間長導致了訪問慢的問題。
高併發場景下，數據庫和 NoSQL 互補
以垂直電商系統爲例，帶你掌握如何用 NoSQL 數據庫和關係型數據庫互補，共同承擔高併發和大流量的衝擊。
緩存的正確使用姿勢
這部分帶你瞭解一下使用緩存的正確姿勢，比如緩存的讀寫策略是什麼樣的，如何做到緩存的高可用以及如何應對緩存穿透。通過了解這些內容，你會對緩存的使用有深刻的認識，這樣在實際工作中就可以在緩存使用上游刃有餘了。
如何選擇緩存的讀寫策略？
緩存如何做到高可用？
緩存穿透了怎麼辦？
消息隊列
關於消息隊列是什麼，你可能有所瞭解了，這一部分主要帶大家揭開消息隊列的神祕面紗。
秒殺時如何處理每秒上萬次的下單請求？
如何降低消息隊列系統中消息的延遲？
分佈式微服務
微服務拆分原則
分佈式系統尋址
服務端監控
降級熔斷
實戰
實戰部分用完整的實例把前面所有的技術串起來
計數系統設計
信息流設計
爲了不影響大家的閱讀體驗，就不把篇幅拉長了，需要資料的小夥伴，關注後回覆“技術小冊”即可獲取。