导语
毫无疑问，高并发意味着高流量，我们常见的高并发场景有电商的高并发、12306抢火车票的高并发、抖音的高并发、海量数据的高并发等等。其实这些问题还是不同的，需要具体讨论具体分析。单从商业角度考虑高并发的话，其意思就是“用尽可能少的资源实现足够满足需要的并发请求数量，以形成竞争优势”。
现在很多公司招聘的JD里都是说啥，有高并发就经验者优先。由此，在Java岗面试的时候常会被问到：“如何设计一个高并发系统？”
假设你在某知名电商公司干过高并发系统，用户上亿，一天流量几十亿，高峰期并发量上万，甚至是十万。那么人家一定会仔细盘问你的系统架构，你们系统啥架构？怎么部署的？部署了多少台机器？缓存咋用的？MQ 咋用的？数据库咋用的？就是深挖你到底是如何扛住高并发的。
真正干过高并发的人一定知道，脱离了业务的系统架构都是在纸上谈兵，真正在复杂业务场景而且还高并发的时候，那系统架构一定不是那么简单的，也不是用个 redis，用 mq 就能搞定，真实的系统架构搭配上业务之后，会要复杂很多倍。
如何学习高并发？
接下来，我们就结合淘宝推出的电子版高并发系统设计，系统地总结下高并发所需要掌握的知识和实践思路，文档内容分为七大模块，为了方便大家阅读，小编就以截图展示部分内容，整理不易，需要学习高并发的朋友麻烦【转发+关注】后，点击这里下载：https://docs.qq.com/doc/DWFdDS3JZZ1F4TmZU（技多不压身,功到自然成）
入门基础篇
- 高并发系统的通用设计原则
- 如何对架构分层
- 如何提升系统性能
- 系统如何做到高可用
- 如何让系统做到易于扩展
- 面试被刁难？了解组件的实现原理很重要吗？
数据库篇
- 如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？
- 查询请求增加时，如何做主从分离？
- 写入数据量增加时，如何实现分库分表？
- 如何保证分库分表后ID的全局唯一性？
- 在高并发场景下，数据库和NoSQL如何做到互补？
缓存篇
- 数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？
- 如何选择缓存的读写策略？
- 缓存如何做到高可用？
- 缓存穿透了怎么办？
- 静态资源如何加速？
消息队列篇
- 秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求？
- 如何保证消息仅仅被消费一次？
- 如何降低消息队列系统中消息的延迟？
- 当问到项目经历时，面试官究竟想要了解什么？
分布式服务篇
- 每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗？
- 微服务化后，系统架构要如何改造？
- 10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用？
- 分布式系统如何寻址？
- 横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查？
- 怎样提升系统的横向扩展能力？
- 系统的门面要如何做呢？
- 跨地域的分布式系统如何做？
- 如何屏蔽服务化系统的服务治理细节？
维护篇
- 服务端监控要怎么做？
- 用户的使用体验应该如何监控？
- 怎样设计全链路压力测试平台？
- 成千上万的配置项要如何管理？
- 如何屏蔽非核心系统故障的影响？
- 高并发系统中我们如何操纵流量？
- 如何准备一场技术面试？
实战篇
- 面对海量数据的计数器要如何做？
- 50万QPS下如何设计未读数系统？
- 通用信息流系统的推模式要如何做？
- 通用信息流系统的拉模式要如何做？
Ending
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