阿里、京东、内部火爆2022版Java中高级并发系统设计

目录：

• 01 |高并发系统：它的通用设计方法是什么？
• 02 |架构分层：我们为什么一定要这么做？
• 03 |系统设计目标（一）：如何提升系统性能？
• 04 |系统设计目标（二）：系统怎样做到高可用？
• 05 |系统设计目标（三）：如何让系统易于扩展？
• 06 |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？
• 07 |池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？
• 08 |数据库优化方案（一）：查询请求增加时，如何做主从分离？
• 09 |数据库优化方案（二）：写入数据量增加时，如何实现分库分表？
• 10 |发号器：如何保证分库分表后ID的全局唯一性？
• 11 | NoSQL：在高并发场景下，数据库和NoSQL如何做到互补？
• 12 |缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？
• 13 |缓存的使用姿势（一）：如何选择缓存的读写策略？
• 14 |缓存的使用姿势（二）：缓存如何做到高可用？
• 15 |缓存的使用姿势（三）：缓存穿透了怎么办？
• 16 | CDN：静态资源如何加速？
• 17 |消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求？
• 18 |消息投递：如何保证消息仅仅被消费一次？
• 19 |消息队列：如何降低消息队列系统中消息的延迟？
• 20 |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？
• 21 |系统架构：每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗？
• 22 |微服务架构：微服务化后，系统架构要如何改造？
• 23 | RPC框架：10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用？
• 24 |注册中心：分布式系统如何寻址？
• 25 |分布式Trace：横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查？
• 26 |负载均衡：怎样提升系统的横向扩展能力？
• 27 | API网关：系统的门面要如何做呢？
• 28 |多机房部署：跨地域的分布式系统如何做？
• 29 | Service Mesh：如何屏蔽服务化系统的服务治理细节？
• 30 |给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做？
• 31 |应用性能管理：用户的使用体验应该如何监控？
• 32 |压力测试：怎样设计全链路压力测试平台？
• 33 |配置管理：成千上万的配置项要如何管理？
• 34 |降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响？
• 35 |流量控制：高并发系统中我们如何操纵流量？
• 36 |面试现场第三期：你要如何准备一场技术面试呢？
• 37 |计数系统设计（一）：面对海量数据的计数器要如何做？
• 38 |计数系统设计（二）：50万QPS下如何设计未读数系统？
• 39 |信息流设计（一）：通用信息流系统的推模式要如何做？
• 40 |信息流设计（二）：通用信息流系统的拉模式要如何做？

课程小结：

在今天的课程中，我带着你了解了高并发系统设计的三种通用方法：Scale-out、缓存和异步。这三种方法可以在做方案设计时灵活地运用，但它不是具体实施的方案，而是三种思想，在实际运用中会千变万化。

就拿 Scale-out 来说，数据库一主多从、分库分表、存储分片都是它的实际应用方案。而我们需要注意的是，在应对高并发大流量的时候，系统是可以通过增加机器来承担流量冲击的，至于要采用什么样的方案还是要具体问题具体分析。

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课程小结

今天我带着你了解了分层架构的优势和不足，以及我们在实际工作中如何来对架构做分层。我想让你了解的是，分层架构是软件设计思想的外在体现，是一种实现方式。我们熟知的一些软件设计原则都在分层架构中有所体现。

比方说，单一职责原则规定每个类只有单一的功能，在这里可以引申为每一层拥有单一职责，且层与层之间边界清晰；迪米特法则原意是一个对象应当对其它对象有尽可能少的了解，在分层架构的体现是数据的交互不能跨层，只能在相邻层之间进行；而开闭原则要求软件对扩展开放，对修改关闭。它的含义其实就是将抽象层和实现层分离，抽象层是对�实现层共有特征的归纳总结，不可以修改，但是具体的实现是可以无限扩展，随意替换的。掌握这些设计思想会自然而然地明白分层架构设计的妙处，同时也能帮助我们做出更好的设计方案。

课程小结

今天，我带你了解了性能的原则、度量指标，以及在高并发下优化性能的基本思路。性能优化是一个很大的话题，只用短短一讲是完全不够的，所以我会在后面的课程中详细介绍其中的某些方面，比方说我们如何用缓存优化系统的读取性能，如何使用消息队列优化系统的写入性能等等。

有时候你在遇到性能问题的时候会束手无策，从今天的课程中你可以得到一些启示，在这里我给你总结出几点：

数据优先，你做一个新的系统在上线之前一定要把性能监控系统做好；掌握一些性能优化工具和方法，这就需要在工作中不断的积累；计算机基础知识很重要，比如说网络知识、操作系统知识等等，掌握了基础知识才能让你在优化过程中抓住性能问题的关键，也能在性能优化过程中游刃有余。

课程小结

本节课我带你了解了如何度量系统的可用性，以及在做高并发系统设计时如何来保证高可用。

说了这么多，你可以看到从开发和运维角度上来看，提升可用性的方法是不同的：

开发注重的是如何处理故障，关键词是冗余和取舍。冗余指的是有备用节点，集群来顶替出故障的服务，比如文中提到的故障转移，还有多活架构等等；取舍指的是丢卒保车，保障主体服务的安全。从运维角度来看则更偏保守，注重的是如何避免故障的发生，比如更关注变更管理以及如何做故障的演练。

两者结合起来才能组成一套完善的高可用体系。

你还需要注意的是，提高系统的可用性有时候是以牺牲用户体验或者是牺牲系统性能为前提的，也需要大量人力来建设相应的系统，完善机制。所以我们要把握一个度，不该做过度的优化。就像我在文中提到的，核心系统四个九的可用性已经可以满足需求，就没有必要一味地追求五个九甚至六个九的可用性。

另外，一般的系统或者组件都是追求极致的性能的，那么有没有不追求性能，只追求极致的可用性的呢？答案是有的。比如配置下发的系统，它只需要在其它系统启动时提供一份配置即可，所以秒级返回也可，十秒钟也 OK，无非就是增加了其它系统的启动速度而已。但是，它对可用性的要求是极高的，甚至会到六个九，原因是配置可以获取的慢，但是不能获取不到。我给你举这个例子是想让你了解，可用性和性能有时候是需要做取舍的，但如何取舍就要视不同的系统而定，不能一概而论了。

课程小结

本节课我带你了解了提升系统扩展性的复杂度以及系统拆分的思路。拆分看起来比较简单，可是什么时候做拆分，如何做拆分还是有很多细节考虑的。

未做拆分的系统虽然可扩展性不强，但是却足够简单，无论是系统开发还是运行维护都不需要投入很大的精力。拆分之后，需求开发需要横跨多个系统多个小团队，排查问题也需要涉及多个系统，运行维护上，可能每个子系统都需要有专人来负责，对于团队是一个比较大的考验。这个考验是我们必须要经历的一个大坎，需要我们做好准备。

课程小结

为了优化 RPC 框架的性能，本节课，我带你了解了网络 I/O 模型和序列化方式的选择，它们是实现高并发 RPC 框架的要素，总结起来有三个要点：

1. 选择高性能的 I/O 模型，这里我推荐使用同步多路 I/O 复用模型；

2. 调试网络参数，这里面有一些经验值的推荐。比如将 tcp_nodelay 设置为 true，也有一些参数需要在运行中来调试，比如接受缓冲区和发送缓冲区的大小，客户端连接请求缓冲队列的大小（back log）等等；

3. 序列化协议依据具体业务来选择。如果对性能要求不高，可以选择 JSON，否则可以从Thrift 和 Protobuf 中选择其一。

在学习本节课的过程中，我建议你阅读一下，成熟的 RPC 框架的源代码。比如，阿里开源的 Dubbo，微博的 Motan 等等，理解它们的实现原理和细节，这样你会更有信心维护好你的微服务系统；同时，你也可以从优秀的代码中，学习到代码设计的技巧，比如说Dubbo 对于 RPC 的抽象，SPI 扩展点的设计，这样可以有助你提升代码能力。

当然了，本节课我不仅仅想让你了解 RPC 框架实现的一些原理，更想让你了解在做网络编程时，需要考虑哪些关键点，这样你在设计此类型的系统时，就会有一些考虑的方向和思路

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总结：

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