高并发、高性能专栏

如何理解高并发系统 所谓设计高并发系统，就是设计一个系统，保证它整体可用的同时，能够处理很高的并发用户请求，能够承受很大的流量冲击。 我们要设计高并发的系统，那就需要处理好一些常见的系统瓶颈问题

目前微服务早已火遍大江南北，对于开发来说，我们时刻关注着技术的迭代更新，而项目采用什么技术栈选型落地是开发、产品都需要关注的事情，该篇文章主要分享一些目前普遍公司都在用的技术栈，快来分享一下你当前所在

我们来谈谈如何设计一个高性能短链系统，短链系统设计看起来很简单，但每个点都能展开很多知识点，也是在面试中非常适合考察侯选人的一道设计题，本文将会结合我们生产上稳定运行两年之久的高性能短链系统展开

设定一个场景，假如一个商品接口在某段时间突然上升，会怎么办？ 对于这个问题，在电商高并发系统中，对接口的保护一般采用：缓存、限流、降级 来操作

前言 高并发下如何设计秒杀系统？这是一个高频面试题。这个问题看似简单，但是里面的水很深，它考查的是高并发场景下，从前端到后端多方面的知识

大型互联网架构设计，讲究一个四件套组合拳玩法，高并发、高性能、高可用、高扩展。 如果能掌握这四个方面，应付大厂面试以及日常工作中的架构方案设计基本不是什么难题

在高并发的场景下，异步是一个极其重要的优化方向。 前段时间，生产环境发生一次事故，笔者认为事故的场景非常具备典型性 。 写这篇文章，笔者想和大家深入探讨该场景的架构优化方案

分布式系统架构应对突发流量，我们常用的解决方案就是限流，今天我们来学习下 Sentinel 框架 前言 什么是雪崩问题？ 微服务之间相互调用，因为调用链中的一个服务故障，引起整个链路都无法访问的情况。

电商库存扣减防止超卖是一大难点，目前常用的根据数据库乐观锁，redis + lua 实现分布式锁，redis 的 rpop，redis 的incrby（根据返回值判断）

ThreadLocal的作用以及应用场景、使用场景、原理分析 、底层结构、内存泄露产生的原因 、Hash冲突方面分析

无论多么复杂的业务场景，一条数据的一生都体现在CRUD操作上，正是创建、查询、修改、删除。正如人的生死轮回，数据亦是如此，一条数据随着时间的流逝，其价值也是在逐渐变小。 数据存在的价值则是在于它被使用

大型互联网架构设计，讲究一个四件套组合拳玩法，高并发、高性能、高可用、高扩展。 如果能掌握这四个方面，应付大厂面试以及日常工作中的架构方案设计基本不是什么难题。

写在前面 很多时候，我们在使用微服务框架的时候，就基本上少不了与feign打交道。 毕竟服务之间的调用，基本上都不会用http调了，这样显得有点麻烦了，feign更方便了