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  • GitHub热榜 这份《亿级流量并发手册》彻底揭开阿里高流量的秘密

    我们知道,高并发代表着大流量,高并发系统设计的魅力就在于我们能够凭借自己的聪明才智设计巧妙的方案,从而抵抗巨大流量的冲击,带给用户更好的使用体验。这些方案好似能操纵流量,让流量更加平稳得被系统中的服务和组件处理。

    GitHub热榜 这份《亿级流量并发手册》彻底揭开阿里高流量的秘密

    那我们改如何应对大流量的三种方式?

    第一种方法:Scale-out。

    第二种方法:使用缓存提升性能

    第三种方法:异步处理

    面试京东,阿里这些大厂遇到这些问题改怎么办?

    • 秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?

    • 如何保证消息仅仅被消费一次?

    • 如何降低消息队列系统中消息的延迟?

    而我今天给大家带来的这份 《百亿级并发系统设计》是阿里内部的一份绝密文档 ,从基础开始,看大佬如何一步步搭建一个高并发系统, 限于文章篇幅原因,只能以截图的形式展示出来,有需要的小伙伴

    目录

    GitHub热榜 这份《亿级流量并发手册》彻底揭开阿里高流量的秘密

    内容包含

    高并发系统:它的通用设计方法是什么?

    GitHub热榜 这份《亿级流量并发手册》彻底揭开阿里高流量的秘密

    池化技术:如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?

    GitHub热榜 这份《亿级流量并发手册》彻底揭开阿里高流量的秘密

    缓存:数据库成为瓶颈后,动态数据的查询要如何加速?

    GitHub热榜 这份《亿级流量并发手册》彻底揭开阿里高流量的秘密

    消息队列:秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?

    GitHub热榜 这份《亿级流量并发手册》彻底揭开阿里高流量的秘密

    系统架构:每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗?

    GitHub热榜 这份《亿级流量并发手册》彻底揭开阿里高流量的秘密

    RPC框架:10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用?

    GitHub热榜 这份《亿级流量并发手册》彻底揭开阿里高流量的秘密

    分布式Trace:横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查?

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    计数系统设计(一):面对海量数据的计数器要如何做?

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    流量控制:高并发系统中我们如何操纵流量?

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    应用性能管理:用户的使用体验应该如何监控?

    GitHub热榜 这份《亿级流量并发手册》彻底揭开阿里高流量的秘密

    限于文章篇幅原因,就展示到这里了,有需要的小伙伴

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