双十一马上要到了！去年双十一熬夜加班时刻还记得吗？今年双十一各大电商之间的争战已经提前白热化了，对于相关的开发人员来说，要处理的技术问题也很多，高并发就是其中一个大头。比如说：
1、网站并发量上来了？先扩容，堆机器。机器多了自然需要集群技术、负载均衡了。
2、机器多了也扛不住了？服务拆分，把集中式部署改成分布式部署。
3、分布式了还是扛不住？先降级，再限流。
4、数据库扛不住了？上分布式缓存。
...
处理的步骤太多不列举，对于Java 程序员而言，必须熟练掌握并发编程。而且作为 Java 语言中非常晦涩的知识点，它涉及操作系、内存、编程语言等多方面的基础能力，非常考验内功的修炼。
所以，并发编程问题出现在大厂面试题里的频率也就可想而知了。那该怎么学习并发编程呢？是不是先看 Java SDK 的并发包？然后熟记使用场景就行了...之前参加面试时大厂常问：“你的系统如何支撑高并发？”不少人回答得毫无逻辑，还有人反问“公司的业务不需要，用户量级达不到，根本不需要高并发架构设计，哪来的高并发经验？”却大大忽略了设计和优化的思想是可以进行归纳推理的。
这些年也摸爬滚打也遇到了很多处理高并发场景问题，深知经验的重要性，所以推荐并分享给大家一份阿里内部绝密并发实战教程《百亿级并发系统设计》，实战教程共分为基础篇+数据库篇+缓存篇+消息队列篇+分布式服务篇+维护篇+实战篇，干货满满。
由于篇幅原因，文章只介绍大概内容。请转发+关注，然后添加VX（tkzl6666）获得这份阿里内部绝密资料《百亿级并发系统架构》实战教程完整版的免费领取方式。（承若百分之百免费哟）
一、基础篇
01 | 高并发系统：它的通用设计方法是什么？
我们知道，高并发代表着大流量，高并发系统设计的魅力就在于我们能够凭借自己的聪明才智设计巧妙的方案，从而抵抗巨大流量的冲击，带给用户更好的使用体验。这些方案好似能操纵流量，让流量更加平稳得被系统中的服务和组件处理。
02 | 架构分层：我们为什么一定要这么做？
在 系统从 0 到 1 的阶段，为了让系统快速上线，我们通常是不考虑分层的。但是随着业务越来越复杂，大量的代码纠缠在一起，会出现逻辑不清晰、各模块相互依赖、代码扩展性差、改动一处 就牵一发而动全身等问题。这时，对系统进行分层就会被提上日程，那么我们要如何对架构进行分层？架构分层和高并发架构设计又有什么关系呢？本章将带你寻找答案。
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？
提到互联网系统设计，你可能听到最多的词儿就是“三高”，也就是“高并发”“高性能”“高可用”，它们是互联网系统架构设计永恒的主题。在前两章中，带你了解了高并发系统设计的含义，意义以及分层设计原则。接下来，带你整体了解一下高并发系统设计的目标
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？
数据库篇
07 | 池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？
正式进入演进篇，会再从局部出发，带你逐一了解完成这些目标会使用到的一些方法，这些方法会针对性地解决高并发系统设计中出现的问题。比如，在15 讲中我会提及布隆过滤器，这个组件就是为了解决存在大量缓存穿透的情况下，如何尽量提升缓存命中率的问题
08 | 数据库优化方案（一）：查询请求增加时，如何做主从分离？
09 | 数据库优化方案（二）：写入数据量增加时，如何实现分库分表？
10 | 发号器：如何保证分库分表后ID的全局唯一性？
11 | NoSQL：在高并发场景下，数据库和NoSQL如何做到互补？
以你的垂直电商系统为例，带你掌握如何用 NoSQL 数据库和关系型数据库互补，共同承担高并发和大流量的冲击。
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缓存篇
12 | 缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？
本章是缓存篇的总纲，将从缓存定义、缓存分类和缓存优势劣势三个方面全方位带你掌握缓存的设计思想和理念，再用剩下的 4 章，带你针对性地掌握使用缓存的正确姿势，以便让你在实际工作中能够更好地使用缓存提升整体系统的性能。
13 | 缓存的使用姿势（一）：如何选择缓存的读写策略？
14 | 缓存的使用姿势（二）：缓存如何做到高可用？
15 | 缓存的使用姿势（三）：缓存穿透了怎么办？
前面带你了解了缓存的定义、分类以及不足，你现在应该对缓存有了初步的认知。从这章，我将带你了解一下使用缓存的正确姿势，比如缓存的读写策略是什么样的，如何做到缓存的高可用以及如何应对缓存穿透。通过了解这些内容，你会对缓存的使用有深刻的认识，这样在实际工作中就可以在缓存使用上游刃有余了。
16 | CDN：静态资源如何加速？
消息队列篇
17 | 消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求？
我们如何用消息队列解决秒杀场景下的问题呢？接下来，我们来结合具体的例子来看看消息队列在秒杀场景下起到的作用
18 | 消息投递：如何保证消息仅仅被消费一次？
我们如何保证，产生的消息一定会被消费到，并且只被消费一次呢？这个问题虽然听起来很浅显，很好理解，但是实际上却藏着很多玄机，本节我就带你深入探讨
19 | 消息队列：如何降低消息队列系统中消息的延迟？
学完前面两节之后，相信你对在垂直电商项目中，如何使用消息队列应对秒杀时的峰值流量已经有所了解。当然了，你也应该知道要如何做，才能保证消息不会丢失，尽量避免消息重复带来的影响。那么我你思考一下：除了这些内容，你在使用消息队列时还需要关注哪些点呢？
20 | 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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分布式服务篇
21 | 系统架构：每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗？
22 | 微服务架构：微服务化后，系统架构要如何改造？
23 | RPC框架：10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用？
24 | 注册中心：分布式系统如何寻址？
25 | 分布式Trace：横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查？
26 | 负载均衡：怎样提升系统的横向扩展能力？
27 | API网关：系统的门面要如何做呢？
28 | 多机房部署：跨地域的分布式系统如何做？
29 | Service Mesh：如何屏蔽服务化系统的服务治理细节？
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维护篇
30 | 给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做？
31 | 应用性能管理：用户的使用体验应该如何监控？
32 | 压力测试：怎样设计全链路压力测试平台？
33 | 配置管理：成千上万的配置项要如何管理？
34 | 降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响？
35 | 流量控制：高并发系统中我们如何操纵流量？
36 | 面试现场第三期：你要如何准备一场技术面试呢？
实战篇
37 | 计数系统设计（一）：面对海量数据的计数器要如何做？
38 | 计数系统设计（二）：50万QPS下如何设计未读数系统？
39 | 信息流设计（一）：通用信息流系统的推模式要如何做？
40 | 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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