我們在找工作時,經常在招聘信息上看到有這麼一條有構建大型互聯網服務及高併發等經驗,想到高併發,我們第一想到了媒體上經常出現的新聞阿里雙11每秒處理xx萬訂單,瞬間覺得高併發是一種很屌的技術,很高大上
高併發的概念
高併發（High Concurrency）是互聯網分佈式系統架構設計中必須考慮的因素之一，它通常是指，通過設計保證系統能夠同時並行處理很多請求
那麼很多請求,具體達到多少請求纔算是高併發系統呢?這個也沒有明確數量上的定義,根據網上很多大型互聯網公司的相關高併發博客,一般PV在千萬級別以上的公司纔會涉及到這個概念,所以如果某個系統的日PV在千萬級別以上,可能是一個高併發系統.這裏根據具體業務不同,這個數字可能高或者低一些
淘寶雙11，618的京東節，滴滴打車高峯如何抗住億級的併發量？
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基礎篇
高併發系統：它的通用設計方法是什麼
架構分層：我們爲什麼一定要這麼做？
系統設計目標（一）：如何提升系統性能？
系統設計目標（二）：系統怎樣做到高可用？
系統設計目標（三）：如何讓系統易於擴展？
數據庫篇
池化技術：如何減少頻繁創建數據庫連接的性能損耗？
數據庫優化方案（一）：查詢請求增加時，如何做主從分離？
數據庫優化方案（二）：寫入數據量增加時，如何實現分庫分表？
發號器：如何保證分庫分表後ID的全局唯一性？
NoSQL：在高併發場景下，數據庫和NoSQL如何做到互補？
緩存篇
緩存：數據庫成爲瓶頸後，動態數據的查詢要如何加速？
緩存的使用姿勢（一）：如何選擇緩存的讀寫策略？
緩存的使用姿勢（二）：緩存如何做到高可用？
緩存的使用姿勢（三）：緩存穿透了怎麼辦？
CDN：靜態資源如何加速？
消息隊列篇
消息隊列：秒殺時如何處理每秒上萬次的下單請求？
消息投遞：如何保證消息僅僅被消費一次？
消息隊列：如何降低消息隊列系統中消息的延遲？
面試現場第二期：當問到項目經歷時，面試官究竟想要了解什麼？
分佈式服務篇
系統架構：每秒1萬次請求的系統要做服務化拆分嗎？
微服務架構：微服務化後，系統架構要如何改造？
RPC框架：10萬QPS下如何實現毫秒級的服務調用？
註冊中心：分佈式系統如何尋址？
分佈式Trace：橫跨幾十個分佈式組件的慢請求要如何排查？
負載均衡：怎樣提升系統的橫向擴展能力？
API網關：系統的門面要如何做呢？
多機房部署：跨地域的分佈式系統如何做？
Service Mesh：如何屏蔽服務化系統的服務治理細節？
維護篇
給系統加上眼睛：服務端監控要怎麼做？
應用性能管理：用戶的使用體驗應該如何監控？
壓力測試：怎樣設計全鏈路壓力測試平臺？
降級熔斷：如何屏蔽非核心繫統故障的影響？
流量控制：高併發系統中我們如何操縱流量？
面試現場第三期：你要如何準備一場技術面試呢？
實戰篇
計數系統設計（一）：面對海量數據的計數器要如何做？
計數系統設計（二）：50萬QPS下如何設計未讀數系統？
信息流設計（一）：通用信息流系統的推模式要如何做？
信息流設計（二）：通用信息流系統的拉模式要如何做？
總目錄：
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