关于\"高并发系统设计\"看这篇就够了，阿里、百度、美团都在用

"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，那么如何解决这些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?
• 明星婚恋话题不断弓|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。

高并发系统设计知识框架图

说明：文章限于篇幅，故只做部分展示，完整的《高并发系统设计》文档小编已经整理好了，正在学习高并发或者想把这份文档当做练习题复习一下的朋友，免费帮忙转发一下，然后私信关键字【999】即可获取免费下载方式

一、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?

二、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?

三、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?

四、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?

五、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?

六、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?

七、实战