高并发经常会发生在有大活跃用户量，用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动，定时领取红包等。 为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验，我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素，来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。 在电商相关产品开发的这些年，我有幸的遇到了并发下的各种坑，这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史，这里进行的总结，作为自己的归档记录，同时分享给大家。

一、软件负载均衡概述 硬件负载均衡性能优越，功能全面，但是价格昂贵，一般适合初期或者土豪级公司长期使用。因此软件负载均衡在互联网领域大量使用。常用的软件负载均衡软件有 Nginx，Lvs，HaProxy 等。本文参考大量文档，部分为直接拷贝，参考出处文末。 二、Ngnix 负载均衡 Ngnix 是一款轻量级的 Web 服务器 / 反向代理服务器，工作在七层 Http 协议的负载均衡系统。具有高性能、高并发、低内存使用等特点。是一个轻量级的 Http 和反向代理服务器。Nginx 使用 epoll and kqueue 作为开发模型。能够支持高达 50,000 个并发连接数的响应。 操作系统：Liunx，Windows（Linux、FreeBSD、Solaris、Mac OS X、AIX 以及 Microsoft Windows） 开发语言：C 并发性能：官方支持每秒 5 万并发，实际国内一般到每秒 2 万并发，有优化到每秒 10 万并发的。具体性能看应用场景。 2.1. 特点

对于java应用性能跟踪其实有很多种手段，本文只是针对xrebel的使用做一些简单讲解（单体应用和微服务应用）。分布式跟踪有很多，比如zipkin等，详见 分布式跟踪系统（一）：Zipkin的背景和设计，但是太重了，不适合小规模团队，开发时期用。 而且以zipkin为例，仅仅是…

探究高可用服务端架构的优秀资料索引从属于笔者的 服务端应用程序开发与系统架构 系列文章；最近随着公司业务的发展与终端用户的增加，保证系统的高可用性也日渐成为团队考虑的重要因素，笔者也把去年以来看的一些文章归集整理，抛砖引玉，如果有其他优秀的望不吝赐教。

不仅讲解透彻还有代码实现加深理解。

今日头条当前后端服务超过 80% 的流量是跑在 Go 构建的服务上。微服务数量超过 100 个，高峰 QPS 超过 700 万，日处理请求量超过 3000 亿，是业内最大规模的 Go 应用。

原文地址：github.com/donnemartin/system-design-primer 译文出自：掘金翻译计划 译者：XatMassacrE、L9m、Airmacho、xiaoyusilen、jifaxu 请持续关注 中文维护链接 获取最新内容。 系统设计入门 翻译 …

对于构建高性能、高可用的大型互联网系统，缓存是不可或缺的组成部分，微博的架构体系也是构建于缓存之上。本次课程介绍分布式缓存的相关知识，希望通过本次课程大家对分布式缓存有一定的了解，主要包含以下方面的内容：缓存概述、常用缓存介绍、分布式缓存实现、分布式缓存设计实践。

最初的秒杀系统的原型是淘宝详情上的定时上架功能，由于有些卖家为了吸引眼球，把价格压得很低。但这给的详情系统带来了很大压力，为了将这种突发流量隔离，才设计了秒杀系统，文章主要介绍大秒系统以及这种典型读数据的热点问题的解决思路和实践经验。