阿里巴巴最新总结「百亿级别并发设计手册」GitHub收获70K标星

随着淘宝购物节和抖音直播平台带货的火热，大批促销活动涌现，「秒杀」这个词也越来越频繁地出现在我们的生活里。

除了那些头部的电商公司，某多、某东，还有各种街、某会、某品等，甚至是一些老牌的传统企业，比如苏宁、国美等，也跟着做起了秒杀活动。

因此，现在去面试互联网 Java/后端开发等岗位，秒杀系统是绝对绕不开的一趴：

• 如何在暴增流量下保持系统的稳定而不宕机？

• 保证数据的准确性而不超卖？

• 怎样减轻高并发情况下对数据库造成的极大负载压力？

• Redis 的数据类型，以及每种数据类型的使用场景？

• 如何基于 SpringBoot+Redis 实现秒杀系统？

• ……

更有甚者，直接问你一些 Java 基础的东西，这一点，相信面试过大厂的人都知道。越是底层的东西，问得越细。

秒杀系统为什么如此经典，常常被人拿出来讲？

因为它是一个典型的读远大于写的业务场景。同样地，抢票软件也是这个逻辑，1 趟火车只放 2000 张票，可是却有成百上千万人同时在网站上抢票，看到这里你大概意识到这类业务为什么难做了。

此外任何大型网站应用，只要涉及大流量、高并发，都免不了在浏览器层、站点层、服务层、数据层这几层核心上下功夫。

因此，秒杀系统的调优策略，放在很多分布式系统中都是适用的：

"请求超过了系统负载怎么办？如何保证分布式事务中的消息不丢失？什么情况下使用 Redis 缓存……"

一位在编程界摸打滚爬 10 余年的程序员，希望能给你带来帮助

总览目录

限于文章篇幅原因，只能以截图的形式展示出来，有需要的小伙伴kwey文末获取↓↓↓

基础篇

高并发系统

架构分层

数据库篇

池化技术

数据库优化方案

缓存篇

缓存：

消息队列篇

消息队列

消息队列

分布式服务篇

系统架构

微服务架构

维护篇

服务端监控要怎么做？

降级熔断

实战篇

计数系统设计

信息流设计

限于文章篇幅原因，就展示到这里了，有需要的小伙伴可以查看下方名片↓↓↓