引言

众所周知，软件系统有三高：高并发、高性能、高可用。三者既有区别也有联系，门门道道很多，全面讨论可以大战三天三夜。

高并发对于Java开发者来说都不陌生，每年天猫双十一，秒杀大促等场景阿里都稳稳的扛住了如此大的并发量，因此说，阿里在这方面也有绝对的话语权。

可以从阿里等其他互联网大厂的招聘要求上看到，有高并发开发经验优先考虑。因此，Java并发问题一直是各个大厂面试的重点之一。很多程序员每天忙着搬砖，平时接触不到高并发，哪天受不了跑去面试，还常常会被面试官犀利的高并发问题直接KO。

我们都知道高并发的基础是并发编程，而阿里新推出的这份《新高并发宝典》层层深入，形成了一个很好的知识系统，让你在应对面试官的时候完全不慌，所以今天我们就一起来学习一下阿里的高并发架构吧。

数据库

• 2.1 池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？
• 2.2 数据库优化方案（一）：查询请求增加时，如何做主从分离？
• 2.3 数据库优化方案（二）：写入数据量增加时，如何实现分库分表？
• 2.4 发号器：如何保证分库分表后ID的全局唯一性？
• 2.5 NoSQL：在高并发场景下，数据库和NoSQL如何做到互补？

缓存

• 3.1 缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？
• 3.2 缓存的使用姿势（一）：如何选择缓存的读写策略？
• 3.3 缓存的使用姿势（二）：缓存如何做到高可用？
• 3.4 缓存的使用姿势（三）：缓存穿透了怎么办？
• 3.5 CDN：静态资源如何加速？

消息队列

• 4.1 消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求？
• 4.2 消息投递：如何保证消息仅仅被消费一次？
• 4.3 消息队列：如何降低消息队列系统中消息的延迟？
• 4.4 面试现场第二期：当问到项目经 历时，面试官究竟想要了解什么？

分布式服务

• 5.1 系统架构：每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗？
• 5.2 微服务架构：微服务化后，系统架构要如何改造？
• 5.3 RPC框架：10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用？
• 5.4 注册中心：分布式系统如何寻址？
• 5.5 分布式Trace：横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查？
• 5.6 负载均衡：怎样提升系统的横向扩展能力？
• 5.7 API网关：系统的门面要如何做呢？
• 5.8 多机房部署：跨地域的分布式系统如何做？
• 5.9 Service Mesh：如何屏蔽服务化系统的服务治理细节？

维护

• 6.1 给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做？
• 6.2 应用性能管理：用户的使用体验应该如何监控？
• 6.3 压力测试：怎样设计全链路压力测试平台？
• 6.4 配置管理：成千上万的配置项要如何管理？
• 6.5 降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响？
• 6.6 流量控制：高并发系统中我们如何操纵流量？
• 6.7 面试现场第三期：你要如何准备一场技术面试呢？

实战

• 7.1 计数系统设计（一）：面对海量数据的计数器要如何做？
• 7.2 计数系统设计（二）：50万QPS下如何设计未读数系统？
• 7.3 信息流设计（一）：通用信息流系统的推模式要如何做？
• 7.4 信息流设计（二）：通用信息流系统的拉模式要如何做？

高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。

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Java开发优秀开源项目：

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最后

针对最近很多人都在面试，我这边也整理了相当多的面试专题资料，也有其他大厂的面经。希望可以帮助到大家。

下面的面试题答案都整理成文档笔记。也还整理了一些面试资料&最新2021收集的一些大厂的面试真题（都整理成文档，小部分截图）

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