阿里大牛离职从内部带出的“高并发系统设计”全彩版学习笔记终于开源分享了

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?秒杀系统中QPS达到10万/s时如何定位并解决业务瓶颈?明星婚恋话题不断引爆微博热搜如何确保系统不宕机?共享单车充值活动如何保证不超卖?......同一时间、海量用户的高频访问对任何平台都是难题但可喜的是虽然业务场景不同设计和优化的思想却是万变不离其宗。如果你掌握了高并发系统设计的核心技术点(缓存、池化、异步化、负载均衡、队列、降级熔断等)深化成自 己的知识体系解决这些业务问题将不在话下应对自如。高并发系统设计脑图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完整的《高并发系统设计》文档小编已经整理好了正在学习高并发或者想把这份文档当做练习题复习一下的朋友可以在文末获取Step ①基础首先我们需要了解一下知识点高并发系统它的通用设计方法是什么架构分层我们为什么一定要这么做系统设计目标一如何提升系统性能系统设计目标二系统怎样做到高可用系统设计目标三如何让系统易于扩展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。池化技术如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗数据库优化方案一查询请求增加时如何做主从分离数据库优化方案二写入数据量增加时如何实现分库分表发号器如何保证分库分表后ID的全局唯一性NoSQL在高并发场景下数据库和NoSQL如何做到互补Step ③缓存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。缓存数据库成为瓶颈后动态数据的查询要如何加速缓存的使用姿势一如何选择缓存的读写策略缓存的使用姿势二缓存如何做到高可用缓存的使用姿势三缓存穿透了怎么办CDN静态资源如何加速Stpe ④消息队列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消息队列秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求消息投递如何保证消息仅仅被消费一次消息队列如何降低消息队列系统中消息的延迟Step ⑤分布式服务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、如何实现系统架构每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗微服务架构微服务化后系统架构要如何改造RPC框架10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用注册中心分布式系统如何寻址分布式Trace横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查负载均衡怎样提升系统的横向扩展能力API网关系统的门面要如何做呢多机房部署跨地域的分布式系统如何做Service Mesh如何屏蔽服务化系统的服务治理细节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首先监控的指标要如何选择呢采集这些指标可以有哪些方法和途径呢指标采集到之后又要如何处理和展示呢这些问题一环扣一环关乎着系统的稳定性和可用性通过完成一下这些我就带你解决这些问题搭建一套服务端监控体系。给系统加上眼睛服务端监控要怎么做应用性能管理用户的使用体验应该如何监控压力测试怎样设计全链路压力测试平台配置管理成千上万的配置项要如何管理降级熔断如何屏蔽非核心系统故障的影响流量控制高并发系统中我们如何操纵流量Step ⑦实战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。所以为了将我们提及的知识落地在实战篇中我会以微博为背景用两个完整的案例带你从实践的角度应对高并发大流量的冲击期望给你一个更加具体的感性认识为你在实现类似系统的时候提供一些思路。计数系统设计一面对海量数据的计数器要如何做计数系统设计二50万QPS下如何设计未读数系统信息流设计一通用信息流系统的推模式要如何做信息流设计二通用信息流系统的拉模式要如何做总结通过以上七个步骤我想你应该能够从中获益良多掌握高并发系统设计的精髓从基础出发由浅入深从七个方面基础数据库缓存消息队列分布式服务维护实战去带领大家去学习高并发系统设计先带你建立对高并发系统设计的直观理解再以最简单架构逐步演进到支撑百万、千万并发的分布式架构为案例带你解决这个过程中遇到的痛点问题提升业务处理能力真正完成一次系统演进最后结合实战优化整体设计思路。Ps由于篇幅限制笔记无法全部为大家展示出来就以截图主要内容的形式让大家参考啦需要完整版的小伙伴可以点击下方名片获取