文章介绍
课程简介:
课程讲解的思路是: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。

基础篇:一起了解高并发架构的设计理念,建立对高并发系统的初步认知。比如,如何让你的系统更好地支持高性能、高可用与可扩展性,比如带你掌握架构分层的核心技术点。

演进篇:从数据库、缓存、消息队列、分布式服务和维护这五个角度,讲解系统支持高并发的方法。该模块将带你分析其中的核心技术点,以及系统演进过程中会遇到的问题,从而针对性地解决。你还将了解数据库池化技术、主从分离、分库分表等分布式数据库技术。

实战篇:以未读数系统设计和信息流设计为例展开介绍。未读数系统实战,主要讲解如何设计方案来抵挡每秒几十万次的获取用户未读数的请求;信息流设计实战,讲解如何做通用信息流系统的推模式与拉模式。实战篇内容操作性强,能检验你对技术点的掌握程度,和灵活运用的程度,是完善你知识体系的重要环节。

课程目录:
高并发系统设计40问
├──00丨开篇词 (1讲)
| ├──00丨开篇词丨为什么你要学习高并发系统设计?.html 3.06M
| ├──00丨开篇词丨为什么你要学习高并发系统设计?.m4a 7.21M
| └──00丨开篇词丨为什么你要学习高并发系统设计?.pdf 5.17M
├──01丨基础篇 (6讲)
| ├──01丨高并发系统:它的通用设计方法是什么?.html 2.86M
| ├──01丨高并发系统:它的通用设计方法是什么?.m4a 9.70M
| ├──01丨高并发系统:它的通用设计方法是什么?.pdf 2.27M
| ├──02丨架构分层:我们为什么一定要这么做?.html 3.38M
| ├──02丨架构分层:我们为什么一定要这么做?.m4a 7.95M
| ├──02丨架构分层:我们为什么一定要这么做?.pdf 3.96M
| ├──03丨系统设计目标(一):如何提升系统性能?.html 2.41M
| ├──03丨系统设计目标(一):如何提升系统性能?.m4a 10.69M
| ├──03丨系统设计目标(一):如何提升系统性能?.pdf 1.77M
| ├──04丨系统设计目标(二):系统怎样做到高可用?.html 3.58M
| ├──04丨系统设计目标(二):系统怎样做到高可用?.m4a 9.75M
| ├──04丨系统设计目标(二):系统怎样做到高可用?.pdf 2.86M
| ├──05丨系统设计目标(三):如何让系统易于扩展?.html 3.35M
| ├──05丨系统设计目标(三):如何让系统易于扩展?.m4a 6.36M
| ├──05丨系统设计目标(三):如何让系统易于扩展?.pdf 3.37M
| ├──06丨面试现场第一期:当问到组件实现原理时,面试官是在刁难你吗?.html 4.73M
| ├──06丨面试现场第一期:当问到组件实现原理时,面试官是在刁难你吗?.m4a 5.50M
| └──06丨面试现场第一期:当问到组件实现原理时,面试官是在刁难你吗?.pdf 8.68M
├──02丨演进篇 · 数据库篇 (5讲)
| ├──07丨池化技术:如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?.html 3.60M
| ├──07丨池化技术:如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?.m4a 10.57M
| ├──07丨池化技术:如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?.pdf 2.68M
| ├──08丨数据库优化方案(一):查询请求增加时,如何做主从分离?.html 2.96M
| ├──08丨数据库优化方案(一):查询请求增加时,如何做主从分离?.m4a 10.56M
| ├──08丨数据库优化方案(一):查询请求增加时,如何做主从分离?.pdf 2.31M
| ├──09丨数据库优化方案(二):写入数据量增加时,如何实现分库分表?.html 2.39M
| ├──09丨数据库优化方案(二):写入数据量增加时,如何实现分库分表?.m4a 9.76M
| ├──09丨数据库优化方案(二):写入数据量增加时,如何实现分库分表?.pdf 2.21M
| ├──10丨发号器:如何保证分库分表后ID的全局唯一性?.html 2.98M
| ├──10丨发号器:如何保证分库分表后ID的全局唯一性?.m4a 10.02M
| ├──10丨发号器:如何保证分库分表后ID的全局唯一性?.pdf 2.69M
| ├──11丨NoSQL:在高并发场景下,数据库和NoSQL如何做到互补?.html 3.26M
| ├──11丨NoSQL:在高并发场景下,数据库和NoSQL如何做到互补?.m4a 10.63M
| └──11丨NoSQL:在高并发场景下,数据库和NoSQL如何做到互补?.pdf 2.90M
├──03丨演进篇 · 缓存篇 (6讲)
| ├──12丨缓存:数据库成为瓶颈后,动态数据的查询要如何加速?.html 3.23M
| ├──12丨缓存:数据库成为瓶颈后,动态数据的查询要如何加速?.m4a 10.31M
| ├──12丨缓存:数据库成为瓶颈后,动态数据的查询要如何加速?.pdf 3.37M
| ├──13丨缓存的使用姿势(一):如何选择缓存的读写策略?.html 4.02M
| ├──13丨缓存的使用姿势(一):如何选择缓存的读写策略?.m4a 9.03M
| ├──13丨缓存的使用姿势(一):如何选择缓存的读写策略?.pdf 4.04M
| ├──14丨缓存的使用姿势(二):缓存如何做到高可用?.html 3.91M
| ├──14丨缓存的使用姿势(二):缓存如何做到高可用?.m4a 10.53M
| ├──14丨缓存的使用姿势(二):缓存如何做到高可用?.pdf 3.73M
| ├──15丨缓存的使用姿势(三):缓存穿透了怎么办?.html 2.88M
| ├──15丨缓存的使用姿势(三):缓存穿透了怎么办?.m4a 10.63M
| ├──15丨缓存的使用姿势(三):缓存穿透了怎么办?.pdf 2.43M
| ├──16丨CDN:静态资源如何加速?.html 3.97M
| ├──16丨CDN:静态资源如何加速?.m4a 9.53M
| ├──16丨CDN:静态资源如何加速?.pdf 2.49M
| ├──加餐丨数据的迁移应该如何做?.html 3.68M
| ├──加餐丨数据的迁移应该如何做?.m4a 9.16M
| └──加餐丨数据的迁移应该如何做?.pdf 2.53M
├──04丨演进篇 · 消息队列篇 (6讲)
| ├──17丨消息队列:秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?.html 2.50M
| ├──17丨消息队列:秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?.m4a 8.40M
| ├──17丨消息队列:秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?.pdf 1.64M
| ├──18丨消息投递:如何保证消息仅仅被消费一次?.html 3.94M
| ├──18丨消息投递:如何保证消息仅仅被消费一次?.m4a 10.65M
| ├──18丨消息投递:如何保证消息仅仅被消费一次?.pdf 2.60M
| ├──19丨消息队列:如何降低消息队列系统中消息的延迟?.html 4.54M
| ├──19丨消息队列:如何降低消息队列系统中消息的延迟?.m4a 8.79M
| ├──19丨消息队列:如何降低消息队列系统中消息的延迟?.pdf 2.84M
| ├──20丨面试现场第二期:当问到项目经历时,面试官究竟想要了解什么?.html 4.08M
| ├──20丨面试现场第二期:当问到项目经历时,面试官究竟想要了解什么?.m4a 6.27M
| ├──20丨面试现场第二期:当问到项目经历时,面试官究竟想要了解什么?.pdf 5.91M
| ├──期中测试丨10道高并发系统设计题目自测.html 2.83M
| ├──期中测试丨10道高并发系统设计题目自测.m4a 593.47kb
| ├──期中测试丨10道高并发系统设计题目自测.pdf 3.16M
| ├──用户故事丨从“心”出发,我还有无数个可能.html 1.38M
| └──用户故事丨从“心”出发,我还有无数个可能.pdf 1.41M
├──05丨演进篇 · 分布式服务篇 (9讲)
| ├──21丨系统架构:每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗?.html 2.23M
| ├──21丨系统架构:每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗?.m4a 8.01M
| ├──21丨系统架构:每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗?.pdf 1.73M
| ├──22丨微服务架构:微服务化后,系统架构要如何改造?.html 2.40M
| ├──22丨微服务架构:微服务化后,系统架构要如何改造?.m4a 9.27M
| ├──22丨微服务架构:微服务化后,系统架构要如何改造?.pdf 1.80M
| ├──23丨RPC框架:10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用?.html 2.66M
| ├──23丨RPC框架:10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用?.m4a 10.96M
| ├──23丨RPC框架:10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用?.pdf 2.10M
| ├──24丨注册中心:分布式系统如何寻址?.html 3.35M
| ├──24丨注册中心:分布式系统如何寻址?.m4a 9.52M
| ├──24丨注册中心:分布式系统如何寻址?.pdf 2.05M
| ├──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?.html 2.86M
| ├──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?.m4a 9.31M
| ├──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?.pdf 2.02M
| ├──26丨负载均衡:怎样提升系统的横向扩展能力?.html 2.92M
| ├──26丨负载均衡:怎样提升系统的横向扩展能力?.m4a 9.74M
| ├──26丨负载均衡:怎样提升系统的横向扩展能力?.pdf 2.04M
| ├──27丨API网关:系统的门面要如何做呢?.html 4.53M
| ├──27丨API网关:系统的门面要如何做呢?.m4a 10.20M
| ├──27丨API网关:系统的门面要如何做呢?.pdf 2.69M
| ├──28丨多机房部署:跨地域的分布式系统如何做?.html 2.55M
| ├──28丨多机房部署:跨地域的分布式系统如何做?.m4a 8.37M
| ├──28丨多机房部署:跨地域的分布式系统如何做?.pdf 1.91M
| ├──29丨ServiceMesh:如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?.html 3.34M
| ├──29丨ServiceMesh:如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?.m4a 8.20M
| └──29丨ServiceMesh:如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?.pdf 2.03M
├──06丨演进篇 · 维护篇 (7讲)
| ├──30丨给系统加上眼睛:服务端监控要怎么做?.html 3.51M
| ├──30丨给系统加上眼睛:服务端监控要怎么做?.m4a 7.95M
| ├──30丨给系统加上眼睛:服务端监控要怎么做?.pdf 2.05M
| ├──31丨应用性能管理:用户的使用体验应该如何监控?.html 2.94M
| ├──31丨应用性能管理:用户的使用体验应该如何监控?.m4a 9.20M
| ├──31丨应用性能管理:用户的使用体验应该如何监控?.pdf 1.79M
| ├──32丨压力测试:怎样设计全链路压力测试平台?.html 3.16M
| ├──32丨压力测试:怎样设计全链路压力测试平台?.m4a 10.65M
| ├──32丨压力测试:怎样设计全链路压力测试平台?.pdf 1.76M
| ├──33丨配置管理:成千上万的配置项要如何管理?.html 2.53M
| ├──33丨配置管理:成千上万的配置项要如何管理?.m4a 8.27M
| ├──33丨配置管理:成千上万的配置项要如何管理?.pdf 1.49M
| ├──34丨降级熔断:如何屏蔽非核心系统故障的影响?.html 3.19M
| ├──34丨降级熔断:如何屏蔽非核心系统故障的影响?.m4a 7.84M
| ├──34丨降级熔断:如何屏蔽非核心系统故障的影响?.pdf 1.85M
| ├──35丨流量控制:高并发系统中我们如何操纵流量?.html 4.34M
| ├──35丨流量控制:高并发系统中我们如何操纵流量?.m4a 8.10M
| ├──35丨流量控制:高并发系统中我们如何操纵流量?.pdf 2.54M
| ├──36丨面试现场第三期:你要如何准备一场技术面试呢?.html 2.75M
| ├──36丨面试现场第三期:你要如何准备一场技术面试呢?.m4a 5.86M
| └──36丨面试现场第三期:你要如何准备一场技术面试呢?.pdf 4.63M
├──07丨实战篇 (4讲)
| ├──37丨计数系统设计(一):面对海量数据的计数器要如何做?.html 2.70M
| ├──37丨计数系统设计(一):面对海量数据的计数器要如何做?.m4a 9.94M
| ├──37丨计数系统设计(一):面对海量数据的计数器要如何做?.pdf 1.76M
| ├──38丨计数系统设计(二):50万QPS下如何设计未读数系统?.html 3.50M
| ├──38丨计数系统设计(二):50万QPS下如何设计未读数系统?.m4a 8.67M
| ├──38丨计数系统设计(二):50万QPS下如何设计未读数系统?.pdf 2.22M
| ├──39丨信息流设计(一):通用信息流系统的推模式要如何做?.html 2.90M
| ├──39丨信息流设计(一):通用信息流系统的推模式要如何做?.m4a 7.96M
| ├──39丨信息流设计(一):通用信息流系统的推模式要如何做?.pdf 1.75M
| ├──40丨信息流设计(二):通用信息流系统的拉模式要如何做?.html 3.26M
| ├──40丨信息流设计(二):通用信息流系统的拉模式要如何做?.m4a 8.28M
| └──40丨信息流设计(二):通用信息流系统的拉模式要如何做?.pdf 2.00M
└──08丨结束语 (1讲)
| ├──结束语丨学不可以已.html 2.69M
| ├──结束语丨学不可以已.m4a 6.37M
| └──结束语丨学不可以已.pdf 2.12M

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it8062 » 高并发系统设计40问 极客

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