爲什麼要學習高併發系統設計？
在解答“爲什麼要學習高併發系統設計”之前，我想讓你思考幾個問題：
在微博中，明星動輒擁有幾千萬甚至上億的粉絲，你要怎麼保證明星發佈的內容讓粉絲實時地看到呢？
淘寶雙十一，當你和上萬人一起搶購一件性價比超高的衣服時，怎麼保證衣服不會超賣？
春運時我們都會去 12306 訂購火車票，以前在搶票時經常遇到頁面打不開的情況，那麼如果你來設計 12306 系統，要如何保證在千萬人訪問的同時也能支持正常搶票呢？
這些問題是你在設計和實現高併發系統時經常會遇到的痛點問題，都涉及如何在高併發場景下做到高性能和高可用，掌握這些內容，你開發的產品可以爲用戶提供更好的使用體驗，你的技術能力也能有一個質的變化。
今天小編給大家安利一個超實用的高併發學習文檔。
話不多說，看目錄
主目錄
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？
面試現場第一期：當問到組件實現原理時，面試官是在刁難你嗎？
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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？
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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？
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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：當問到項目經理時，面試官究竟想要了解什麼？
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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？
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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？
配置管理：成千上萬的配置項要如何管理？
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？
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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？
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