资源介绍：

文章目录

内容包含：1、单体架构的开发与架构问题2、分布式缓存的作用于不足

• 3、日常开发系统如何提高系统的高可用、吞吐量复用机制、缓存机制、空间换时间机制各层应用5、微服务架构之服务监控、服务网关详解6、分布式架构与微服务架构调优差异讲解7、传统开发人员如何提升高并发项目实战经验分享

本课程以小红书项目为实战案例，带你从零开始学习如何开发一个亿级流量的社交平台。课程内容涵盖以下主题：

关注服务： 如何设计和实现关注、粉丝等功能，并应对高并发、海量数据等挑战

计数服务： 如何设计和实现点赞、评论数等计数功能，并进行优化

社交帖子Feed流： 如何设计和实现帖子发布、查看、推荐等功能，并进行优化

评论系统： 如何设计和实现评论、点赞、敏感词过滤等功能，并进行优化

用户签到： 如何设计和实现用户签到功能，并进行优化

多级缓存： 如何在项目中使用多级缓存，并进行优化

企业级热点探测系统： 如何设计和实现企业级热点探测系统

小红书社交架构代码落地实战： 带你深入小红书项目架构，学习如何落地代码

购物车架构设计与落地： 如何设计和实现购物车功能，并进行优化

商品中心设计与落地： 如何设计和实现商品中心，并进行优化

优惠券架构设计与落地： 如何设计和实现优惠券功能，并进行优化

如何去面试： 如何利用小红书项目经验进行面试准备

课程目标

掌握亿级流量社交平台的架构设计与开发实践

了解高并发、海量数据等场景下的技术解决方案

能够独立开发一个完整的社交平台项目

提升面试竞争力

课程特色

实战案例驱动： 以小红书项目为实战案例，理论与实践结合，让你学有所用

深入浅出讲解： 课程内容由浅入深，循序渐进，适合不同基础的学员学习

代码落地实战： 提供详细的代码示例，帮助你将理论知识应用到实践中

经验分享： 授课老师拥有多年开发经验，分享实战经验和面试技巧

适合人群

Java开发工程师

想要学习高并发、海量数据等技术解决方案的开发人员

想要提升面试竞争力的开发人员

课程收获

掌握亿级流量社交平台的架构设计与开发实践

了解高并发、海量数据等场景下的技术解决方案

能够独立开发一个完整的社交平台项目

提升面试竞争力

课程目录

• 00-资料
• 代码.exe
• 文档.exe
• 01-课程介绍
• 1. 01.从零开始开发亿级流量小红书项目实战
• 2. 02.小红书相关业务介绍
• 02-关注服务(关注用户，关注列表，粉丝列表)架构设计与落地
• 1. 03.粉丝数与关注数如何设计和优化
• 10. 12.十亿级用户关系粉丝列表代码落地实现
• 2. 04.粉丝数与关注数代码如何落地
• 3. 05.通用粉丝列表和关注列表如何设计与实现
• 4. 06.千万粉丝用户粉丝列表和关注列表如何进行优化
• 5. 07.热点事件瞬间涨粉几百万导致的缓存穿透、缓存击穿以及雪崩如何应对
• 6. 08.某演员突然爆火，用户关注并发写操作太高，服务扛不住了怎么办
• 7. 09.高并发关注业务场景下MQ优化最佳实践
• 8. 10.十亿级关系链数据库如何分库分表
• 9. 11.大V突然爆火，粉丝直接涨到几千万数据库中的数据太多了怎么办
• 03-计数服务(点赞数，评论数等)架构设计与落地
• 1. 13.通用点赞计数功能如何实现
• 10. 21.大数据量场景点赞用户的详情如何查看
• 11. 22.大数据量场景点赞用户的详情最终实现
• 12. 23.大数据量场景点赞用户的详情代码落地实现
• 13. 24.深入Redis源码优化Redis字符串类型占用内存过多问题
• 2. 14.计数服务DB设计层面如何进行优化以及如何分库分表
• 3. 15.通用点赞计数代码落地实现
• 4. 16.计数并发太高导致结果不准确如何处理
• 5. 17.巧用缓冲区让你的计数程序起飞
• 6. 18.模糊计数和精准计数架构设计
• 7. 18_2.补录数据对齐和缓冲区设计与实现
• 8. 19.通过鹿晗官宣事件来分析对于爆火帖子的计数业务如何优化
• 9. 20.大数据量场景如何高效判断用户是否已经点过赞
• 04-社交帖子Feed流架构设计与落地
• 1. 25.从产品方面来分析一下帖子这个功能如何实现
• 10. 34.Feed流如何设计和实现
• 11. 35.Feed流如何优化
• 12. 36.Feed流整体架构流程以及缓存如何设计
• 13. 37.Feed流代码落地
• 14. 38.微博，小红书，抖音附近的人如何实现
• 15. 39.附近的人代码落地
• 2. 26.帖子数据库如何设计
• 3. 27.通用查看帖子功能如何设计
• 4. 28.通用发帖功能如何设计
• 5. 29.上亿帖子的数据库如何进行分库分表与优化？
• 6. 30.帖子Redis缓存如何进行设计(一)
• 7. 31.帖子Redis缓存如何进行设计(二)
• 8. 32.百亿级帖子中心查询优化最佳实践
• 9. 33.百亿级帖子查询代码落地实现
• 05-评论系统架构设计与落地
• 1. 40.评论系统介绍和数据库如何设计
• 10. 49.查询根评论，查询是否点赞代码如何实现
• 11. 50.新增修改评论，点赞，取消点赞评论代码如何实现
• 12. 51.敏感词匹配系统介绍和底层算法选择
• 13. 52.ac自动机原理
• 2. 41.评论系统存储服务如何选择
• 3. 42.通用评论系统代码落地
• 4. 43.十亿级评论系统架构和数据库如何设计
• 5. 44.十亿级评论系统缓存如何设计
• 6. 45.十亿级评论系统可用性如何保证
• 7. 46.十亿级评论系统分库分表
• 8. 47.通用判断是否给评论点赞如何进行设计
• 9. 48.大数据量场景下如何构建高性能的是否点赞功能
• 06-用户签到设计与落地
• 1. 54.千万日活用户签到架构如何设计与实现
• 2. 55.千万日活用户签到代码实现
• 07-多级缓存在项目中的实践
• 01_56.多级缓存在项目中的实践&本地缓存如何选择
• 02_57.面试常问的缓存读写淘汰算法详解
• 08-企业级热点探测系统落地
• 01_58.热点探测服务的原理和实现
• 02_59.JDhotkey开发实战
• 03_60.JDhotkey架构解析
• 04_61.JDhotkey源码解析
• 09-小红书社交架构代码落地实战
• 01_62.小红书项目架构技术选型(1)
• 02_63.小红书项目架构技术选型(2)
• 03_64.小红书项目架构技术选型(3)
• 04_65.小红书项目架构讲解
• 05_66.关注服务整体代码讲解
• 06_67.计数服务架构整体落地讲解
• 07_68.计数服务整体代码落地讲解和如何包装简历
• 08_69.帖子服务查询代码落地讲解
• 09_70.查询点赞详情，判断是否点赞代码落地讲解
• 10_71.敏感词匹配系统代码落地讲解
• 10-购物车架构设计与落地
• 01_56.购物车介绍
• 02_57.从产品角度来分析电商购物车业务流程
• 03_58.购物车功能需求和技术解决方案
• 04_59.通用购物车如何设计和实现
• 05_60.购物车缓存如何进行设计
• 06_61.通用购物车代码落地
• 07_62.购物车如何进行优化(1)
• 08_63.购物车如何进行优化(2)
• 11-商品中心设计与落地
• 01_01、商品中心整体架构和数据库设计
• 02_02.商品结构化设计-类目设计
• 03_03.商品结构化设计-属性设计
• 04_04.商品基本概念和SPU，SKU发布流程
• 05_05.商品中心实际落地问题剖析
• 06_06.通用的商品详情页如何设计与实现
• 07_07.10w+qps商品详情页如何设计与实现
• 12 优惠券架构设计与落地
• 01_1.优惠券产品分析(1)
• 02_2.优惠券产品分析(2)
• 03_3.优惠券产品分析(3)
• 04_4.优惠券数据库设计
• 05_5.活动促销数据库设计
• 06_6.新增优惠券后台设计
• 07_7.新增优惠券模板代码实现
• 08_8.优惠券热点库存问题及解决方案(1)
• 09_9.优惠券热点库存问题及解决方案(2)
• 10_10.优惠券码生成问题及解决方案
• 11_11.过期优惠券模板业务讲解
• 12_12.过期优惠券模板代码实现
• 13_13.领取优惠券代码实现
• 14_14.查询优惠券代码实现
• 15_15.查询匹配优惠券代码实现
• 16_16.优惠券过期代码实现
• 17_18.在优惠券项目中导入leaf框架
• 18_17.使用leaf生成优惠券码
• 19_19.修改项目使用leaf生成优惠券码
• 13 如何去面试
• 01_1.小红书项目整体如何包装简历以及如何进行面试
• 02_2.关注服务如何包装简历以及如何进行面试
• 03_3.计数服务如何包装简历以及如何进行面试
• 04_4.帖子及feed流如何进行面试