引言

众所周知，软件系统有三高：高并发、高性能、高可用。三者既有区别也有联系，门门道道很多，全面讨论可以大战三天三夜。

高并发对于Java开发者来说都不陌生，每年天猫双十一，秒杀大促等场景阿里都稳稳的扛住了如此大的并发量，因此说，阿里在这方面也有绝对的话语权。

可以从阿里等其他互联网大厂的招聘要求上看到，有高并发开发经验优先考虑。因此，Java并发问题一直是各个大厂面试的重点之一。很多程序员每天忙着搬砖，平时接触不到高并发，哪天受不了跑去面试，还常常会被面试官犀利的高并发问题直接KO。

颠覆认知！阿里又开创《新高并发宝典》，层层深入，深度集成

我们都知道高并发的基础是并发编程，而阿里新推出的这份《新高并发宝典》层层深入，形成了一个很好的知识系统，让你在应对面试官的时候完全不慌，所以今天我们就一起来学习一下阿里的高并发架构吧。

由于整个知识的系统化，内容非常多，我将内容以截图的形式供大家阅读，完整版请【转发】+【评论】支持，只有【关注】我后才可以私信我——高并发免费获取！

三大内容：

• Java并发编程
• Java高并发编程
• 高并发系统设计

Java并发编程

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Java并发体系

1. 概览

2. 进程与线程

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3. Java 线程

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4. 共享模型之管程

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5. 共享模型之内存

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6. 共享模型之无锁

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7. 共享模型之不可变

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8. 共享模型之工具

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并发编程—模式篇：

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并发编程—应用篇：

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并发编程—原理篇：

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Java高并发编程

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高并发系统设计

基础：

①高并发系统：它的通用设计方法是什么

②架构分层：我们为什么一定要这么做？

③系统设计目标（一）：如何提升系统性能？

④系统设计目标（二）：系统怎样做到高可用？

⑤系统设计目标（三）：如何让系统易于扩展？

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数据库：

①池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？

②数据库优化方案（一）：查询请求增加时，如何做主从分离？

③数据库优化方案（二）：写入数据量增加时，如何实现分库分表？

④发号器：如何保证分库分表后ID的全局唯一性？

⑤NoSQL：在高并发场景下，数据库和NoSQL如何做到互补？

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缓存：

①缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？

②缓存的使用姿势（一）：如何选择缓存的读写策略？

③缓存的使用姿势（二）：缓存如何做到高可用？

④缓存的使用姿势（三）：缓存穿透了怎么办？

⑤CDN：静态资源如何加速？

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消息队列：

①消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求？

②消息投递：如何保证消息仅仅被消费一次？

③消息队列：如何降低消息队列系统中消息的延迟？

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分布式服务：

①系统架构：每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗？

②微服务架构：微服务化后，系统架构要如何改造？

③RPC框架：10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用？

④注册中心：分布式系统如何寻址？

⑤分布式Trace：横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查？

⑥负载均衡：怎样提升系统的横向扩展能力？

⑦API网关：系统的门面要如何做呢？

⑧多机房部署：跨地域的分布式系统如何做？

⑨Service Mesh：如何屏蔽服务化系统的服务治理细节？

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维护：

①给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做？

②应用性能管理：用户的使用体验应该如何监控？

③压力测试：怎样设计全链路压力测试平台？

④配置管理：成千上万的配置项要如何管理？

⑤降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响？

⑥流量控制：高并发系统中我们如何操纵流量？

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实战：

①计数系统设计（一）：面对海量数据的计数器要如何做？

②计数系统设计（二）：50万QPS下如何设计未读数系统？

③信息流设计（一）：通用信息流系统的推模式要如何做？

④信息流设计（二）：通用信息流系统的拉模式要如何做？

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最后

我之前在知乎上看到过一个很有意思的问题：你怎么看待满嘴高并发，编码能力却稀松平常的程序员？

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当前，数字化在给企业带来业务创新，推动企业高速发展的同时，也给企业的IT软件系统带来了严峻的挑战，避免不了面对流量高峰，从而也需要我们用技术手段解决高并发问题。

由此，高并发更容易和面试官搭上话，很多面试官也就擅长这个，也更容易抬薪资。如果想进入互联网企业，或者往上爬，高并发开发经验一定是能给自己增添光彩的，面试的机会也是更多。

如果你需要这份《新高并发宝典》，请【转发】+【评论】支持，只有【关注】我后才可以私信我——高并发免费获取！

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