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接近亿级的用户体量搞大促活动，日活几百万，峰值请求每秒10W+，一次压测几乎干崩线上运行数百个服务，这究竟是怎么回事？如果你缺乏高并发实战经验，本文将是你推开高并发大门的不二之选！

前言 最近闲来没事，一直在掘金上摸鱼，看了不少高并发相关的文章，突然有感而发，想到了几年前做的一个项目，也多少和高并发有点关系。 这里我一边回忆落地细节一边和大家分享下，兴许能给大家带来点灵感。 正文

一说分布式理论，大家下意识会想到CAP与BASE理论，许多人聊起来都能做到妙语连珠。但很遗憾，保守估计，至少有70%的人都学歪了，Why？凭什么你说我歪了？别急，本文用独特手法逐步掰正诸君的固有认知~

引言 在上篇文章中曾详细谈到了JVM的内存区域，其中也曾提及了：Java程序运行过程中，绝大部分创建的对象都会被分配在堆空间内。而本篇文章则会站在对象实例的角度，阐述一个Java对象从生到死的历程、J

单节点部署方案，在分布式理念盛行的如今显得太过乏力，尤其是复杂系统中，毫无灾备能力、性能吞吐不够、动态伸缩性差……，这都是单机部署方案的隐患问题，本文以MongoDB集群出发，一探分布式存储的奥妙！

你还只会用MySQL吗？热乎的MongoDB教程新鲜出炉！不管你是Java、Go、PHP、Node、C++……，如果之前对数据存储只停留在MySQL单库，本文能助你推开数据多样化存储的大门~

如何中使首屏加载更快？怎么让刷新或关闭浏览器之后数据依然不被清空？缓存对于前端来说都是非常重要的领域

眼下这位正襟危坐的男子，即将成为被告人，由于CV大法用上头了，给系统遗留了并发漏洞，幸亏平台用户量不大，否则老板亏损百万起步……

准备进入软件行业的小伙伴，我建议有必要系统的先把RabbitMQ学好，然后再学习其他消息中间件扩展视野，他们的原理大同小异，是可以触类旁通的。