修真四万年

一、前言 随着用户量级的快速增长，vivo官方商城v1.0的单体架构逐渐暴露出弊端：模块愈发臃肿、开发效率低下、性能出现瓶颈、系统维护困难。 从2017年开始启动的v2.0架构升级，基于业务模块进行垂

不管是技术面试，还是日常开发，系统设计都是一个非常具备挑战性的技术点，特别是往技术管理岗或者高P岗位发展时，系统设计能力更是一个必备技能，因此，有没有什么结构化的方法，可以帮助我们更好地驾驭它呢？

在学习《Java并发编程的艺术》这本书的过程中，发现整本书的核心就是多线程之间的可见性问题和CAS无锁算法结合 volatile 关键字在各个并发工具类里的应用。 所以要真正掌握并发编程原理，首先必须

引入本地缓存除了性能提升之外还有其他原因吗？面对引入本地缓存所带来的数据一致性问题，一定要用复杂的组件和理论来解决吗？如何简单高效、低成本的实现分布式场景下本地缓存的数据一致性？

普通本科，2年CRUD, 后端开发，经历20场技术面试，终上岸。 勇敢牛牛，不怕困难，山脚拥挤，我们高处见。

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本文从实际业务场景出发，详解如何通过**普通锁、数据库悲观锁、乐观锁**解决分布式并发问题，分析每种方案的原理、实现与适用场景，为你的业务选择提供参考。

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五年前做电商大促时，我踩过一个刻骨铭心的坑：当时需要校验用户提交的「历史订单 ID」是否在「黑名单库」中（黑名单有 40 亿条记录），最初用`HashSet`存数据，结果 JVM 直接报`OutOfM