前言

我们知道，高并发代表着大流量，高并发系统设计的魅力就在于我们能够凭借自己的聪明才智设计巧妙的方案，从而抵抗巨大流量的冲击，带给用户更好的使用体验。这些方案好似能操纵流量，让流量更加平稳得被系统中的服务和组件处理。

来做个简单的比喻吧。

从古至今，长江和黄河流域水患不断，远古时期，大禹曾拓宽河道，清除淤沙让流水更加顺畅；都江堰作为史上最成功的的治水案例之一，用引流将岷江之水分流到多个支流中，以分担水流压力；三门峡和葛洲坝通过建造水库将水引入水库先存储起来，然后再想办法把水库中的水缓缓地排出去，以此提高下游的抗洪能力。

"秒杀活动"、"抢红包"、"微博热搜"、"12306抢票"、"共享单车拉新"等都是高并发的典型业务场景，那么如何解决这些业务场景背后的难点问题呢?

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那么，我们怎么去学习、提高我们的高并发系统设计的能力呢？

说明：文章限于篇幅，故只做部分展示，需要完整的文档看这里——《高并发系统设计》

Step ①：基础

首先，我们需要了解一下知识点：

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Step ②：数据库

在第一步中，我已经从宏观的角度带你了解了高并发系统设计的基础知识，你已经知晓了，我们系统设计的目的是为了获得更好的性能、更高的可用性，以及更强的系统扩展能力。 那么在这一步，我们正式进入演进篇，我会再从局部出发，带你逐一了解完成这些目标会使用到的一些方法，这些方法会针对性地解决高并发系统设计中出现的问题。

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Step ③：缓存（完整版资料get）

通过前面数据库篇的学习，你已经了解了在高并发大流量下，数据库层的演进过程以及库表设计上的考虑点。 那么我将从缓存定义、缓存分类和缓存优势劣势三个方面全方位带你掌握缓存的设计思想和理念，带你针对性地掌握使用缓存的正确姿势，以便让你在实际工作中能够更好地使用缓存提升整体系统的性能。

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Stpe ④：消息队列（完整版资料get）

1 秒钟之内，有 1 万个数据库连接同时达到，系统的数据库濒临崩溃，寻找能够应对如此高并发的写请求方案迫在眉睫。这时你想到了消息队列。 这里我会从以下几个问题去带大家学习如何使用消息队列解决秒杀场景下的问题：

Step ⑤：分布式服务（完整版资料get）

通过前面几个篇章的内容，你已经从数据库、缓存和消息队列的角度对自己的垂直电商系统在性能、可用性和扩展性上做了优化。 但是有一个问题一直萦绕在你的心里：究竟是什么促使我们将一体化架构，拆分成微服务化架构？是不是说系统的整体 QPS 到了 1 万，或者到了 2 万，就一定要做微服务化拆分呢？ 我将从以下几个点去讲解，为什么我们要用分布式服务？它好在哪里、如何实现？

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Step ⑥：维护

要想快速地发现和定位业务系统中出现的问题，必须搭建一套完善的服务端监控体系。正所谓“道路千万条，监控第一条，监控不到位，领导两行泪”。不过，在搭建的过程中，你的团队又陷入了困境：

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Step ⑦：实战（完整版资料get）

在前面，我分别从数据库、缓存、消息队列和分布式服务化的角度，带你了解了面对高并发的时候要如何保证系统的高性能、高可用和高可扩展。其中虽然有大量的例子辅助你理解理论知识，但是没有一个完整的实例帮你把知识串起来。

总结

对于大厂而言，仅仅只是懂得 CRUD 程序员就不如有高并发系统设计经验的程序员有吸引力了，当你去面试时，面试官会要求你有高并发设计经验，有的面试官会询问你的系统在遭遇百万并发时可能有哪些瓶颈点，以及有什么优化思路等问题，为的就是检验你是否真的了解这方面的内容。

那么进不了大厂，没有高并发的场景，这些设计的经验又要从何处来呢？这就是鸡生蛋蛋生鸡的问题了。因此在这里分享这份之前收集到的“阿里亿级高并发系统设计学习笔记”，如果能认真看完，我相信一定有所收获，至少应付面试没啥问题，大厂的 Offer 将不再遥不可及！