引言
眾所周知，軟體系統有三高：高并發、高性能、高可用，三者既有區別也有聯系，門門道道很多，全面討論可以大戰三天三夜，
高并發對于Java開發者來說都不陌生，每年天貓雙十一，秒殺大促等場景阿里都穩穩的扛住了如此大的并發量，因此說，阿里在這方面也有絕對的話語權，
可以從阿里等其他互聯網大廠的招聘要求上看到，有高并發開發經驗優先考慮，因此，Java并發問題一直是各個大廠面試的重點之一，很多程式員每天忙著搬磚，平時接觸不到高并發，哪天受不了跑去面試，還常常會被面試官犀利的高并發問題直接KO，
我們都知道高并發的基礎是并發編程，而阿里新推出的這份《新高并發寶典》層層深入，形成了一個很好的知識系統，讓你在應對面試官的時候完全不慌，所以今天我們就一起來學習一下阿里的高并發架構吧，
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三大內容：
- Java并發編程
- Java高并發編程
- 高并發系統設計
Java并發編程
Java并發體系
1. 概覽
2. 行程與執行緒
3. Java 執行緒
4. 共享模型之管程
5. 共享模型之記憶體
6. 共享模型之無鎖
7. 共享模型之不可變
8. 共享模型之工具
并發編程—模式篇：
并發編程—應用篇：
并發編程—原理篇：
Java高并發編程
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高并發系統設計
基礎：
①高并發系統：它的通用設計方法是什么
②架構分層：我們為什么一定要這么做？
③系統設計目標（一）：如何提升系統性能？
④系統設計目標（二）：系統怎樣做到高可用？
⑤系統設計目標（三）：如何讓系統易于擴展？
資料庫：
①池化技術：如何減少頻繁創建資料庫連接的性能損耗？
②資料庫優化方案（一）：查詢請求增加時，如何做主從分離？
③資料庫優化方案（二）：寫入資料量增加時，如何實作分庫分表？
④發號器：如何保證分庫分表后ID的全域唯一性？
⑤NoSQL：在高并發場景下，資料庫和NoSQL如何做到互補？
快取：
①快取：資料庫成為瓶頸后，動態資料的查詢要如何加速？
②快取的使用姿勢（一）：如何選擇快取的讀寫策略？
③快取的使用姿勢（二）：快取如何做到高可用？
④快取的使用姿勢（三）：快取穿透了怎么辦？
⑤CDN：靜態資源如何加速？
訊息佇列：
①訊息佇列：秒殺時如何處理每秒上萬次的下單請求？
②訊息投遞：如何保證訊息僅僅被消費一次？
③訊息佇列：如何降低訊息佇列系統中訊息的延遲？
分布式服務：
①系統架構：每秒1萬次請求的系統要做服務化拆分嗎？
②微服務架構：微服務化后，系統架構要如何改造？
③RPC框架：10萬QPS下如何實作毫秒級的服務呼叫？
④注冊中心：分布式系統如何尋址？
⑤分布式Trace：橫跨幾十個分布式組件的慢請求要如何排查？
⑥負載均衡：怎樣提升系統的橫向擴展能力？
⑦API網關：系統的門面要如何做呢？
⑧多機房部署：跨地域的分布式系統如何做？
⑨Service Mesh：如何屏蔽服務化系統的服務治理細節？
維護：
①給系統加上眼睛：服務端監控要怎么做？
②應用性能管理：用戶的使用體驗應該如何監控？
③壓力測驗：怎樣設計全鏈路壓力測驗平臺？
④配置管理：成千上萬的配置項要如何管理？
⑤降級熔斷：如何屏蔽非核心系統故障的影響？
⑥流量控制：高并發系統中我們如何操縱流量？
實戰：
①計數系統設計（一）：面對海量資料的計數器要如何做？
②計數系統設計（二）：50萬QPS下如何設計未讀數系統？
③資訊流設計（一）：通用資訊流系統的推模式要如何做？
④資訊流設計（二）：通用資訊流系統的拉模式要如何做？
最后
我之前在知乎上看到過一個很有意思的問題：你怎么看待滿嘴高并發，編碼能力卻稀松平常的程式員？
當前，數字化在給企業帶來業務創新，推動企業高速發展的同時，也給企業的IT軟體系統帶來了嚴峻的挑戰，避免不了面對流量高峰，從而也需要我們用技術手段解決高并發問題，
由此，高并發更容易和面試官搭上話，很多面試官也就擅長這個，也更容易抬薪資，如果想進入互聯網企業，或者往上爬，高并發開發經驗一定是能給自己增添光彩的，面試的機會也是更多，
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