目录 搜索 目录开篇-为什么你要学习高并发系统设计01丨基础篇01丨高并发系统：它的通用设计方法是什么?02丨架构分层：我们为什么一定要这么做？03丨系统设计目标 1：如何提升系统性能？04丨系统设计目标 2：系统怎样做到高可用？05丨系统设计目标 3：如何让系统易于扩展？06丨面试现场第 1 期：当问到组件实现原理时，面试官是在刁难你吗？02丨演进篇-数据库07丨池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？08丨数据库优化方案 1：查询请求增加时，如何做主从分离？上节课，我们用池化技术解决了数据库09丨数据库优化方案 2：写入数据量增加时，如何实现分库分表？10丨发号器：如何保证分库分表后 ID 的全局唯一性？11丨NoSQL：在高并发场景下，数据库和NoSQL如何做到互补？03丨演进篇-缓存12丨缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？13丨缓存的使用姿势 1：如何选择缓存的读写策略？14丨缓存的使用姿势 2：缓存如何做到高可用？15丨缓存的使用姿势 3：缓存穿透了怎么办？16丨CDN：静态资源如何加速？加餐丨数据的迁移应该如何做？ 暂无相关搜索结果！ 本文档使用 MinDoc 发布 目录 高并发系统设计 40 问 本课程理论知识偏多，不适合零基础。更像是总结性的思路。也比较适合放在架构这一层 开篇-为什么你要学习高并发系统设计 01丨基础篇 01丨高并发系统：它的通用设计方法是什么?02丨架构分层：我们为什么一定要这么做？03丨系统设计目标 1：如何提升系统性能？04丨系统设计目标 2：系统怎样做到高可用？05丨系统设计目标 3：如何让系统易于扩展？06丨面试现场第 1 期：当问到组件实现原理时，面试官是在刁难你吗？ 02丨演进篇-数据库 07丨池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？08丨数据库优化方案 1：查询请求增加时，如何做主从分离？09丨数据库优化方案 2：写入数据量增加时，如何实现分库分表？10丨发号器：如何保证分库分表后 ID 的全局唯一性？11丨NoSQL：在高并发场景下，数据库和 NoSQL 如何做到互补？ 03丨演进篇-缓存 12丨缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？13丨缓存的使用姿势 1：如何选择缓存的读写策略？14丨缓存的使用姿势 2：缓存如何做到高可用？15丨缓存的使用姿势 3：缓存穿透了怎么办？16丨CDN：静态资源如何加速？加餐丨数据的迁移应该如何做？ 04丨演进篇-消息队列 17丨消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求？18丨消息投递：如何保证消息仅仅被消费一次？19丨消息队列：如何降低消息队列系统中消息的延迟？20丨面试现场第 2 期：当问到项目经历时，面试官究竟想要了解什么？期中测试丨10 道高并发系统设计题目自测 05丨演进篇-分布式服务 21丨系统架构：每秒 1 万次请求的系统要做服务化拆分吗？22丨微服务架构：微服务化后，系统架构要如何改造？23丨RPC框架：10 万 QPS 下如何实现毫秒级的服务调用？24丨注册中心：分布式系统如何寻址？25丨分布式 Trace：横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查？26丨负载均衡：怎样提升系统的横向扩展能力？27丨API 网关：系统的门面要如何做呢？28丨多机房部署：跨地域的分布式系统如何做？29丨ServiceMesh：如何屏蔽服务化系统的服务治理细节？ 06丨演进篇-维护 30丨给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做？31丨应用性能管理：用户的使用体验应该如何监控？32丨压力测试：怎样设计全链路压力测试平台？33丨配置管理：成千上万的配置项要如何管理？34丨降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响？35丨流量控制：高并发系统中我们如何操纵流量？36丨面试现场第 3 期：你要如何准备一场技术面试呢？ 07丨实战篇 37丨计数系统设计 1：面对海量数据的计数器要如何做？38丨计数系统设计 2：50 万 QPS 下如何设计未读数系统？39丨信息流设计 1：通用信息流系统的推模式要如何做？40丨信息流设计 2：通用信息流系统的拉模式要如何做？ 文档更新时间: 2023-12-01 07:10 作者：Minho
高并发系统设计 40 问 本课程理论知识偏多，不适合零基础。更像是总结性的思路。也比较适合放在架构这一层 开篇-为什么你要学习高并发系统设计 01丨基础篇 01丨高并发系统：它的通用设计方法是什么?02丨架构分层：我们为什么一定要这么做？03丨系统设计目标 1：如何提升系统性能？04丨系统设计目标 2：系统怎样做到高可用？05丨系统设计目标 3：如何让系统易于扩展？06丨面试现场第 1 期：当问到组件实现原理时，面试官是在刁难你吗？ 02丨演进篇-数据库 07丨池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？08丨数据库优化方案 1：查询请求增加时，如何做主从分离？09丨数据库优化方案 2：写入数据量增加时，如何实现分库分表？10丨发号器：如何保证分库分表后 ID 的全局唯一性？11丨NoSQL：在高并发场景下，数据库和 NoSQL 如何做到互补？ 03丨演进篇-缓存 12丨缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？13丨缓存的使用姿势 1：如何选择缓存的读写策略？14丨缓存的使用姿势 2：缓存如何做到高可用？15丨缓存的使用姿势 3：缓存穿透了怎么办？16丨CDN：静态资源如何加速？加餐丨数据的迁移应该如何做？ 04丨演进篇-消息队列 17丨消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求？18丨消息投递：如何保证消息仅仅被消费一次？19丨消息队列：如何降低消息队列系统中消息的延迟？20丨面试现场第 2 期：当问到项目经历时，面试官究竟想要了解什么？期中测试丨10 道高并发系统设计题目自测 05丨演进篇-分布式服务 21丨系统架构：每秒 1 万次请求的系统要做服务化拆分吗？22丨微服务架构：微服务化后，系统架构要如何改造？23丨RPC框架：10 万 QPS 下如何实现毫秒级的服务调用？24丨注册中心：分布式系统如何寻址？25丨分布式 Trace：横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查？26丨负载均衡：怎样提升系统的横向扩展能力？27丨API 网关：系统的门面要如何做呢？28丨多机房部署：跨地域的分布式系统如何做？29丨ServiceMesh：如何屏蔽服务化系统的服务治理细节？ 06丨演进篇-维护 30丨给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做？31丨应用性能管理：用户的使用体验应该如何监控？32丨压力测试：怎样设计全链路压力测试平台？33丨配置管理：成千上万的配置项要如何管理？34丨降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响？35丨流量控制：高并发系统中我们如何操纵流量？36丨面试现场第 3 期：你要如何准备一场技术面试呢？ 07丨实战篇 37丨计数系统设计 1：面对海量数据的计数器要如何做？38丨计数系统设计 2：50 万 QPS 下如何设计未读数系统？39丨信息流设计 1：通用信息流系统的推模式要如何做？40丨信息流设计 2：通用信息流系统的拉模式要如何做？ 文档更新时间: 2023-12-01 07:10 作者：Minho
