资源介绍：

互联网已经迈入高并发时代，大厂与创业公司之间的技术壁垒在不断加码。是否具有高并发系统实践经验，成为检验工程师技术能力的重要指标。从个人职业发展看，具备高并发系统改造优化的经验和能力，就能迅速建立自己的技术优势，不但能从容面试、晋升，更能提升技术竞争力，为未来成为架构师奠定基础

近年来，高并发相关知识也成了大厂考核的标配。我们经常能看到类似下面这类问题：

为什么百万并发系统不能直接使用 MySQL 服务？

为什么 Redis 内存比磁盘用更多的空间？

怎么保证条件查询缓存的数据一致性？

为什么高级语言不能直接做业务缓存服务？

问题五花八门，但最终考察的是你是否具备高并发系统的底层知识，是否具备解决复杂技术问题的系统设计思路与方法

课程目录

• MP3
• 01｜结构梳理：大并发下，你的数据库表可能成为性能隐患
• 02｜缓存一致：读多写少时，如何解决数据更新缓存不同步？
• 03｜Token：如何降低用户身份鉴权的流量压力？
• 04｜同城双活：如何实现机房之间的数据同步？
• 05｜共识Raft：如何保证多机房数据的一致性？
• 06｜领域拆分：如何合理地拆分系统？
• 07｜强一致锁：如何解决高并发下的库存争抢问题？
• 08｜系统隔离：如何应对高并发流量冲击？
• 09｜分布式事务：多服务的2PC、TCC都是怎么实现的？
• 10｜稀疏索引：为什么高并发写不推荐关系数据库？
• 11｜链路追踪：如何定制一个分布式链路跟踪系统 ？
• 12｜引擎分片：Elasticsearch如何实现大数据检索？
• 13 – 实时统计：链路跟踪实时计算中的实用算法
• 14｜跳数索引：后起新秀ClickHouse
• 15｜实践方案：如何用C++自实现链路跟踪？
• 16｜本地缓存：用本地缓存做服务会遇到哪些坑？
• 17｜业务脚本：为什么说可编程订阅式缓存服务更有用？
• 18｜流量拆分：如何通过架构设计缓解流量压力？
• 19｜流量调度：DNS、全站加速及机房负载均衡
• 20｜数据引擎：统一缓存数据平台
• 21｜业务缓存：元数据服务如何实现？
• 22｜存储成本：如何推算日志中心的实现成本？
• 23｜网关编程：如何通过用户网关和缓存降低研发成本？
• 24｜性能压测：压测不完善，效果减一半
• 答疑课堂｜思考题答案（一）
• 结束语｜为者常成，行者常至
• 开篇词｜高并发系统，技术实力的试金石
• 01｜结构梳理：大并发下，你的数据库表可能成为性能隐患
• 02｜缓存一致：读多写少时，如何解决数据更新缓存不同步？
• 03｜Token：如何降低用户身份鉴权的流量压力？
• 04｜同城双活：如何实现机房之间的数据同步？
• 05｜共识Raft：如何保证多机房数据的一致性？
• 06｜领域拆分：如何合理地拆分系统？
• 07｜强一致锁：如何解决高并发下的库存争抢问题？
• 08｜系统隔离：如何应对高并发流量冲击？
• 09｜分布式事务：多服务的2PC、TCC都是怎么实现的？
• 10｜稀疏索引：为什么高并发写不推荐关系数据库？
• 11｜链路追踪：如何定制一个分布式链路跟踪系统 ？
• 12｜引擎分片：Elasticsearch如何实现大数据检索？
• 13 – 实时统计：链路跟踪实时计算中的实用算法
• 14｜跳数索引：后起新秀ClickHouse
• 15｜实践方案：如何用C++自实现链路跟踪？
• 16｜本地缓存：用本地缓存做服务会遇到哪些坑？
• 17｜业务脚本：为什么说可编程订阅式缓存服务更有用？
• 18｜流量拆分：如何通过架构设计缓解流量压力？
• 19｜流量调度：DNS、全站加速及机房负载均衡
• 20｜数据引擎：统一缓存数据平台
• 21｜业务缓存：元数据服务如何实现？
• 22｜存储成本：如何推算日志中心的实现成本？
• 23｜网关编程：如何通过用户网关和缓存降低研发成本？
• 24｜性能压测：压测不完善，效果减一半
• 答疑课堂｜思考题答案（一）
• 结束语｜为者常成，行者常至
• 开篇词｜高并发系统，技术实力的试金石
• 期末测验｜来赴一场100分之约！