堪称一绝，这份70W年薪高并发架构技术分布式大量流限流PDF,再不会算我输

又逢“金九银十”，年轻的毕业生们满怀希望与忐忑，去寻找、竞争一个工作机会。已经在职的开发同学，也想通过社会招聘或者内推的时机争取到更好的待遇、更大的平台。

然而，面试人群众多，技术市场却相对冷淡，面试的同学们不得不面临着 1 个职位 N 个应聘者的巨大竞争。

问：在这种现状下，如何才能收获又多又好的 Offer？

答：短期准备——刷面试题；长期筹谋——巩固核心技能。

面试题怎么刷？刷高频题、有深度的题、符合时效性的题。

核心技能如何巩固？先深入理解原理，再系统应用到实践。

有个刚进某大厂的朋友最近抱怨说，原以为在大公司同事能力都很强，工作模式会大不一样，结果大失所望。

以前在小公司经常在解决系统故障时，因为“盲猜”耽误时间而加班，现在依然这样，公司业务庞大，排查故障十分复杂，很多时候也是在“盲猜”，一步错步步错。大家都一样，加班都是因为解决 Bug。

最近几年高并发系统会面临一个重大的挑战，那就是大量流高并发访问，比如：天猫的双十一、京东618、秒杀、抢购促销等，这些都是典型的大流量高并发场景。能否有效地对系统大量流进行限流就变得至关重要。

什么是限流？

在高并发系统中，限流通常指的是：对高并发访问或者请求进行限速或者对一个时间内的请求进行限速来保护我们的系统，一旦达到系统的限速规则（比如系统限制的请求速度），则可以采用下面的方式来处理这些请求。

• 拒绝服务（友好提示或者跳转到错误页面）。
• 排队或等待（比如秒杀系统）。
• 服务降级（返回默认的兜底数据）。

其实，就是对请求进行限速，比如10r/s，即每秒只允许10个请求，这样就限制了请求的速度。从某种意义上说，限流，其实就是在一定频率上进行量的限制。

限流一般用来控制系统服务请求的速率，比如：天猫双十一的限流，京东618的限流，12306的抢票等。

所谓「授人以鱼不如授人以渔」，在这里小编要给大家分享一份圈内最全的看到就是赚到的《高并发实战宝典及面试题解析》PDF，目的就是为了帮助后端开发者较为深入的 理解 亿万级大量流 背后的原理和实践经验，做到知其然也知其所以然，为未来进阶成长为架构师做好准备。话不多说下面是目录和部分内容截图：

高并发：如何实现亿级流量下的分布式限流？

由于篇幅原因，为了避免影响到大家的阅读体验，在此只以截图展示部分内容

一、常见的限流算法

• 计数器
• 漏洞算法
• 令牌桶算法
• 令牌桶算法实现
• Guava令牌桶算法的特点

二、HTTP接口限流实战

• 不使用注解实现接口限流
• 使用注解实现接口限流

三、Redis+Lua脚本实现分布式限流思路

Redis+Lua脚本实现分布式限流案例

• 创建注解
• 创建切面类
• 创建limit.lua脚本文件
• 接口添加注解

四、测试分布式限流

五、Nginx+Lua实现分布式限流

高并发和多线程面试题及解析

• stop() 和 suspend() 方法为何不推荐使用？
• sleep() 和 wait() 有什么区别?
• 同步和异步有何异同，在什么情况下分别使用他们？
• 当一个线程进入一个对象的一个 synchronized 方法后，其它线程是否可进入此对象的其它方法?
• 简述 synchronized 和 java.util.concurrent.locks.Lock 的异同？
• 概括的解释下线程的几种可用状态。
• 什么是 ThreadLocal?
• 请说出你所知道的线程同步的方法。
• 线程调度和线程控制。

灵魂拷问

说到这里，相信有很多小伙伴可能会问：如果应用并发量非常大，那么，Redis或者Nginx能不能扛的住呢？

可以这么说：Redis和Nginx基本都是高性能的互联网组件，对于一般互联网公司的高并发流量是完全的有问题的。为什么这么说呢？咱们继续往下看。

如果你的应用流量真的非常大，可以通过一致性哈希将分布式限流进行分片，还可以将限流降级为应用级限流；解决方案也非常多，可以根据实际情况进行调整，使用Redis+Lua的方式进行限流，是可以稳定达到对上亿级别的高并发流量进行限流的。

需要注意的是：面对高并发系统，尤其是这种流量上千万、上亿级别的高并发系统，我们不可能只用限流这一招，还要加上其他的一些措施，

对于分布式限流，目前遇到的场景是业务上的限流，而不是流量入口的限流。对于流量入口的限流，应该在接入层来完成。