前言
在现今IT界特别是程序员，如果你对于高并发都没有接触和了解过未免也有些太孤陋寡闻，而作为一个优秀的程序员，高并发系统架构设计师必须要掌握的。很简单，现在大多数互联网公司都会用到高并发系统架构设计。像常见的"秒杀活动"、"抢红包"、"微博热搜"、"12306抢票"、"共享单车拉新"等都是高并发的典型业务场景，能解决这些业务常见的程序员那都是公司的一把好手，不说多了年薪30W那是妥妥的。
温馨提示：本文篇幅有点过长为了不影响阅读，有些地方是以图片形式展现，相信看完后会对大家有很大的启发和帮助。如需查看原文档内容可 关注文末公众号查看。
那么什么是高并发呢？
高并发（High Concurrency）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（例如：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。
高并发的处理指标
高并发相关常用的一些指标有:
1.响应时间（Response Time）
响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间
2.吞吐量（Throughput）
吞吐量：单位时间内处理的请求数量。
3.每秒查询率QPS（Query Per Second）
QPS：每秒响应请求数。在互联网领域，这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。
4.并发用户数
并发用户数：同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统，同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。
如何解决这些高并发业务场景背后的难点问题呢?
- 秒杀系统中，QPS达到10万/s时，如何定位并解决业务瓶颈?
- 明星婚恋话题不断 引 爆微博热搜，如何确保系统不宕机?
- 共享单车充值活动，如何保证不超卖?
- ......
同一时间、海量用户的高频访问对任何平台都是难题，但可喜的是，虽然业务场景不同，设计和优化的思想却是万变不离宗。如果你掌握了高并发系统设计的核心技术点(缓存、池化、异步化、负载均衡、队列、降级熔断等)，深化成自 己的知识体系，解决这些业务问题将不在话下，应对自如。
在小编看来，不少技术能力极强的工程师依旧会被"高并发"所困，这与知识储备不足，无法系统化地掌握核心技术有很大关系。技术人要不断汲取新的营养，更要能将技术知识应用到实际业务中，这样才能提升竞争力，突破职场瓶颈。
从基础出发直击实战
基础
一起了解高并发架构的设计理念， 建立对高并发系统的初步认知。比如，如何让你的系统更好地支持高性能、可用与可扩展性，比如带你掌握架构分层的核心技术点。
- 高并发系统：它的通用设计方法是什么
- 架构分层：我们为什么一定要这么做?
- 系统设计目标(一) ：如何提升系统性能?
- 系统设计目标(二) ：系统怎样做到高可用?
- 系统设计目标(三) ：如何让系统易于扩展?
终于有人把‘高并发系统设计’讲的明明白白（附：实战演练笔记）
终于有人把‘高并发系统设计’讲的明明白白（附：实战演练笔记）
终于有人把‘高并发系统设计’讲的明明白白（附：实战演练笔记）
数据库
- 池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?
- 数据库优化方案(一) ：查询请求增加时，如何做主从分离?
- 数据库优化方案(二) ：写入数据量增加时，如何实现分库分表?
- 发号器：如何保证分库分表后ID的全局唯一性?
- NOSQL：在高并发场景下，数据库和NoSQL如何做到互补?
终于有人把‘高并发系统设计’讲的明明白白（附：实战演练笔记）
终于有人把‘高并发系统设计’讲的明明白白（附：实战演练笔记）
终于有人把‘高并发系统设计’讲的明明白白（附：实战演练笔记）
缓存
缓存是我们做架构工作经常使用的技术之一，它极大地缓解了大用户量对系统造成的冲击。伴随着系统架构的演进，缓存的使用方法也从没有停止过改变，缓存框架的种类也日渐增多。
对于缓存的使用，看似非常简单，其实却蕴含着很多技巧在里面，这些技巧可以帮助我们最大化地发挥缓存的功效，减少因为缓存的错误使用导致的线上生产事故。该如何做缓存框架的选型，究竟哪种框架更适合自己的现状，这些都是我们需要面对和解决的难题。
- 缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速?
- 缓存的使用姿势(一) ：如何选择缓存的读写策略?
- 缓存的使用姿势(二) ：缓存如何做到高可用?
- 缓存的使用姿势(三) ：缓存穿透了怎么办?
- CDN：静态资源如何加速?
终于有人把‘高并发系统设计’讲的明明白白（附：实战演练笔记）
终于有人把‘高并发系统设计’讲的明明白白（附：实战演练笔记）
终于有人把‘高并发系统设计’讲的明明白白（附：实战演练笔记）
消息队列
如果你掌握了消息队列的底层技术，无论使用哪种消息队列产品，你都可以从原理层面来分析问题，再简单看一下它的API和相关配置项，就能很快知道该如何配置消息队列，写出高性能并且可靠的程序。
- 消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?
- 消息投递：如何保证消息仅仅被消费一次?
- 消息队列：如何降低消息队列系统中消息的延迟?
终于有人把‘高并发系统设计’讲的明明白白（附：实战演练笔记）
终于有人把‘高并发系统设计’讲的明明白白（附：实战演练笔记）
终于有人把‘高并发系统设计’讲的明明白白（附：实战演练笔记）
分布式服务
- 系统架构：每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗?
- 微服务架构：微服务化后，系统架构要如何改造?
- RPC框架：10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用?
- 注册中心：分布式系统如何寻址?
- 分布式Trace：横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查?
- 负载均衡：怎样提升系统的横向扩展能力?
- API网关：系统的门面要如何做呢?
- 多机房部署：跨地域的分布式系统如何做?
- Service Mesh：如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?
终于有人把‘高并发系统设计’讲的明明白白（附：实战演练笔记）
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维护
- 给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做?
- 应用性能管理：用户的使用体验应该如何监控?
- 压力测试：怎样设计全链路压力测试平台?
- 配置管理：成千上万的配置项要如何管理?
- 降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响?
- 流量控制：高并发系统中我们如何操纵流量?
终于有人把‘高并发系统设计’讲的明明白白（附：实战演练笔记）
终于有人把‘高并发系统设计’讲的明明白白（附：实战演练笔记）
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实战
以未读数系统设计和信息流设计为例展开介绍。未读数系统实战，主要讲解如何设计方案来抵挡每秒几十万次的获取用户未读数的请求;信息流设计实战，讲解如何做通用信息流系统的推模式与拉模式。实战篇内容操作性强，能检验你对技术点的掌握程度，和灵活运用的程度，完善你知识体系的重要环节。
终于有人把‘高并发系统设计’讲的明明白白（附：实战演练笔记）
终于有人把‘高并发系统设计’讲的明明白白（附：实战演练笔记）
终于有人把‘高并发系统设计’讲的明明白白（附：实战演练笔记）
学习感言
先带你建立对高并发系统设计的直观理解，再以最简单架构逐步演进到支撑百万、千万并发的分布式架构为案例，带你解决这个过程中遇到的痛点问题，提升业务处理能力，真正完成一次系统演进，最后结合实战优化整体设计思路。
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