引言
衆所周知，軟件系統有三高：高併發、高性能、高可用。三者既有區別也有聯繫，門門道道不少，全面討論能夠大戰三天三夜。程序員
高併發對於Java開發者來講都不陌生，每一年天貓雙十一，秒殺大促等場景阿里都穩穩的扛住瞭如此大的併發量，所以說，阿里在這方面也有絕對的話語權。web
能夠從阿里等其餘互聯網大廠的招聘要求上看到，有高併發開發經驗優先考慮。所以，Java併發問題一直是各個大廠面試的重點之一。不少程序員天天忙着搬磚，平時接觸不到高併發，哪天受不了跑去面試，還經常會被面試官犀利的高併發問題直接KO。面試
咱們都知道高併發的基礎是併發編程，而阿里新推出的這份《新高併發寶典》層層深刻，造成了一個很好的知識系統，讓你在應對面試官的時候徹底不慌，因此今天咱們就一塊兒來學習一下阿里的高併發架構吧。數據庫
因爲整個知識的系統化，內容很是多，我將內容以截圖的形式供你們閱讀，完整版請私信我——學習免費獲取！編程
三大內容：緩存
Java併發編程微信
Java高併發編程架構
高併發系統設計併發
Java併發編程
Java併發體系負載均衡
1. 概覽
2. 進程與線程
3. Java 線程
4. 共享模型之管程
5. 共享模型以內存
6. 共享模型之無鎖
7. 共享模型之不可變
8. 共享模型之工具
併發編程—模式篇：
併發編程—應用篇：
併發編程—原理篇：
Java高併發編程
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高併發系統設計
基礎：
①高併發系統：它的通用設計方法是什麼
②架構分層：咱們爲何必定要這麼作？
③系統設計目標（一）：如何提高系統性能？
④系統設計目標（二）：系統怎樣作到高可用？
⑤系統設計目標（三）：如何讓系統易於擴展？
數據庫：
①池化技術：如何減小頻繁建立數據庫鏈接的性能損耗？
②數據庫優化方案（一）：查詢請求增長時，如何作主從分離？
③數據庫優化方案（二）：寫入數據量增長時，如何實現分庫分表？
④發號器：如何保證分庫分表後ID的全局惟一性？
⑤NoSQL：在高併發場景下，數據庫和NoSQL如何作到互補？
緩存：
①緩存：數據庫成爲瓶頸後，動態數據的查詢要如何加速？
②緩存的使用姿式（一）：如何選擇緩存的讀寫策略？
③緩存的使用姿式（二）：緩存如何作到高可用？
④緩存的使用姿式（三）：緩存穿透了怎麼辦？
⑤CDN：靜態資源如何加速？
消息隊列：
①消息隊列：秒殺時如何處理每秒上萬次的下單請求？
②消息投遞：如何保證消息僅僅被消費一次？
③消息隊列：如何下降消息隊列系統中消息的延遲？
分佈式服務：
①系統架構：每秒1萬次請求的系統要作服務化拆分嗎？
②微服務架構：微服務化後，系統架構要如何改造？
③RPC框架：10萬QPS下如何實現毫秒級的服務調用？
④註冊中心：分佈式系統如何尋址？
⑤分佈式Trace：橫跨幾十個分佈式組件的慢請求要如何排查？
⑥負載均衡：怎樣提高系統的橫向擴展能力？
⑦API網關：系統的門面要如何作呢？
⑧多機房部署：跨地域的分佈式系統如何作？
⑨Service Mesh：如何屏蔽服務化系統的服務治理細節？
維護：
①給系統加上眼睛：服務端監控要怎麼作？
②應用性能管理：用戶的使用體驗應該如何監控？
③壓力測試：怎樣設計全鏈路壓力測試平臺？
④配置管理：成千上萬的配置項要如何管理？
⑤降級熔斷：如何屏蔽非核心繫統故障的影響？
⑥流量控制：高併發系統中咱們如何操縱流量？
實戰：
①計數系統設計（一）：面對海量數據的計數器要如何作？
②計數系統設計（二）：50萬QPS下如何設計未讀數系統？
③信息流設計（一）：通用信息流系統的推模式要如何作？
④信息流設計（二）：通用信息流系統的拉模式要如何作？
最後
我以前在知乎上看到過一個頗有意思的問題：你怎麼看待滿嘴高併發，編碼能力卻稀鬆日常的程序員？
當前，數字化在給企業帶來業務創新，推進企業高速發展的同時，也給企業的IT軟件系統帶來了嚴峻的挑戰，避免不了面對流量高峯，從而也須要咱們用技術手段解決高併發問題。
由此，高併發更容易和麪試官搭上話，不少面試官也就擅長這個，也更容易擡薪資。若是想進入互聯網企業，或者往上爬，高併發開發經驗必定是能給本身增添光彩的，面試的機會也是更多。
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