Github即将爆火的「高并发秒杀顶级教程」,先睹为快

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高并发,几乎是每个程序员都想拥有的经验。原因很简单:随着流量变大,会遇到各种各样的技术问题,比如接口响应超时、CPU load升高、GC频繁、死锁、大数据量存储等等,这些问题能推动我们在技术深度上不断精进。

在过往的面试中,如果候选人做过高并发的项目,我通常会让对方谈谈对于高并发的理解,但是能系统性地回答好此问题的人并不多,大概分成这样几类:

1、对数据化的指标没有概念:不清楚选择什么样的指标来衡量高并发系统?分不清并发量和QPS,甚至不知道自己系统的总用户量、活跃用户量,平峰和高峰时的QPS和TPS等关键数据。

2、设计了一些方案,但是细节掌握不透彻: 讲不出该方案要关注的技术点和可能带来的副作用。比如读性能有瓶颈会引入缓存,但是忽视了缓存命中率、热点key、数据一致性等问题。

3、理解片面,把高并发设计等同于性能优化: 大谈并发编程、多级缓存、异步化、水平扩容,却忽视高可用设计、服务治理和运维保障。

4、掌握大方案,却忽视最基本的东西: 能讲清楚垂直分层、水平分区、缓存等大思路,却没意识去分析数据结构是否合理,算法是否高效,没想过从最根本的IO和计算两个维度去做细节优化。

你都将在这份笔记里找到答案。

该笔记希望带你透彻理解秒杀系统的各个关键技术点,希望你在学完之后,能够快速搭建一套满足自己业务场景的高可用秒杀系统。而更多的是,我希望借助“秒杀”这个互联网高并发场景中的典型代表,带你了解如何打造一个超大流量并发读写、高性能,以及高可用的系统架构。

每个节点都有左侧导航书签页,看的时候非常方便,由于内容较多,这里就截取一部分图吧
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一、秒杀系统架构设计都有哪些关键点?

二、设计秒杀系统时应该注意的5个架构原则

  1. 架构原则:“4要1不要”
  2. 1.1.数据要尽里少
  3. 1.2. 请求数要尽里少
  4. 1.3.路径要尽里短
  5. 1.4.依赖要尽里少
  6. 1.5. 不要有单点
  7. 2不同场景下的不同架构案例

三、如何才能做好动静分离?有哪些方案可选?

  1. 何为动静数据
  2. 如何做动静分离的改造
  3. 动静分离的几种架构方案
  4. 方案1:实体机单机部署
  5. 方案2:统一Cache 层
  6. 方案3:上CDN

四、二八原则:有针对性地处理好系统的“热点数据”

  1. 为什么要关注热点
  2. 什么是“热点”
  3. 发现热点数据
  4. 处理热点数据

五、流量削峰这事应该怎么做?

  1. 为什么要削峰
  2. 排队
  3. 答题
  4. 分层过滤

六、影响性能的因素有哪些?又该如何提高系统的性能?

  1. 影响性能的因素
  2. 如何发现瓶颈
  3. 如何优化系统
  4. 3.1 减少编码
  5. 3.2 减少序列化
  6. 3.3. Java 极致优化
  7. 3.4.并发读优化

七、秒杀系统“减库存”设计的核心逻辑

  1. 减库存有哪几种方式
  2. 减库存可能存在的问题
  3. 大型秒杀中如何减库存?
  4. 秒杀减库存的极致优化

八、如何设计兜底方案?

  1. 高可用建设应该从哪里着手
  2. 降级
  3. 限流
  4. 拒绝服务

总目录展示

该笔记共八个节点(由浅入深),分为三大模块。

高性能。 秒杀涉及大量的并发读和并发写,因此支持高并发访问这点非常关键。该笔记将从设计数据的动静分离方案、热点的发现与隔离、请求的削峰与分层过滤、服务端的极致优化这4个方面重点介绍。

一致性。 秒杀中商品减库存的实现方式同样关键。可想而知,有限数量的商品在同一时刻被很多倍的请求同时来减库存,减库存又分为“拍下减库存”“付款减库存”以及预扣等几种,在大并发更新的过程中都要保证数据的准确性,其难度可想而知。因此,将用一个节点来专门讲解如何设计秒杀减库存方案。

高可用。 虽然介绍了很多极致的优化思路,但现实中总难免出现一些我们考虑不到的情况,所以要保证系统的高可用和正确性,还要设计一个PlanB来兜底,以便在最坏情况发生时仍然能够从容应对。笔记的最后,将带你思考可以从哪些环节来设计兜底方案。


篇幅有限,无法一个模块一个模块详细的展示(这些要点都收集在了这份《高并发秒杀顶级教程》里),觉得有需要的码友们,麻烦各位点赞支持一下(可以帮助更多的人看到哟!)