前言：

相信大家都知道，“高并发”是一种系统运行过程中遇到的一种“短时间内遇到大量操作请求”的情况，主要发生在web系统集中大量访问收到大量请求（最常见的就是：12306的抢票情况；天猫双十一活动）。该情况的发生会导致系统在这段时间内执行大量操作，例如对资源的请求，数据库的操作等。

目前网站架构师面临的最大挑战之一就是并发。自Web服务开始以来，并发水平一直在不断增长。一个流行的网站服务数十万甚至数百万同时用户并不罕见，那么如何才更有效的用技术方案提高并发能力呢？下面一起来看看Alibaba对高并发系统设计的独特见解吧！

由于分享笔记内容过多，每个章节下还有更详细的小章节内容，为了不影响阅读只截图展示不部分内容，有需要这本完整并发笔记的朋友可点此处获得领取方式。

第一步部分基础篇：

01. 高并发系统：它的通用设计方法是什么

02. 架构分层：我们为什么一定要这么做？

03. 系统设计目标（一）：如何提升系统性能？

04. 系统设计目标（二）：系统怎样做到高可用？

05. 系统设计目标（三）：如何让系统易于扩展？

06. 面试现场第一期：当问到组件实现原理时，面试官是在刁难你吗？

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第二部分数据库篇：

01. 池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？

02. 数据库优化方案（一）：查询请求增加时，如何做主从分离？

03.数据库优化方案（二）：写入数据量增加时，如何实现分库分表？

04.发号器：如何保证分库分表后ID的全局唯一性？

05. NoSQL：在高并发场景下，数据库和NoSQL如何做到互补？

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第三部分缓存篇：

01. 缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？

02. 缓存的使用姿势（一）：如何选择缓存的读写策略？

03. 缓存的使用姿势（二）：缓存如何做到高可用？

04. 缓存的使用姿势（三）：缓存穿透了怎么办？

05. CDN：静态资源如何加速？

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第四部分消息队列篇：

01. 消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求？

02.消息投递：如何保证消息仅仅被消费一次？

03. 消息队列：如何降低消息队列系统中消息的延迟？

04. 面试现场第二期：当问到项目****经历****时，面试官究竟想要了解什么？

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第五部分分布式服务篇：

01. 系统架构：每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗？

02. 微服务架构：微服务化后，系统架构要如何改造？

03. RPC框架：10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用？

04.注册中心：分布式系统如何寻址？

05. 分布式Trace：横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查？

06. 负载均衡：怎样提升系统的横向扩展能力？

07. API网关：系统的门面要如何做呢？

08. 多机房部署：跨地域的分布式系统如何做？

09. Service Mesh：如何屏蔽服务化系统的服务治理细节？

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第六部分实战篇：

01. 计数系统设计（一）：面对海量数据的计数器要如何做？

02. 计数系统设计（二）：50万QPS下如何设计未读数系统？

03.信息流设计（一）：通用信息流系统的推模式要如何做？

04.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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第七部分维护篇：

01.给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做？

02. 应用性能管理：用户的使用体验应该如何监控？

03. 压力测试：怎样设计全链路压力测试平台？

04. 配置管理：成千上万的配置项要如何管理？

05. 降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响？

06. 流量控制：高并发系统中我们如何操纵流量？

07. 面试现场第三期：你要如何准备一场技术面试呢？

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