前言

最近刷到了一句耐人寻味的话，“解决雪崩问题的最好办法是不发生雪崩”。

不论是在硅谷互联网公司里还是在国内的互联网平台上，曾多次遇到过海量规模的交易瞬间吞噬平台的悲惨故事。

核心的解决方案大同小异，都是通过缓存，逐层减少流量的冲击，保护用户的体验和平台的服务可用。

金融、财务行业有现金为王的说法，互联网技术行业用“缓存为王"清楚地概括了缓存的重要性。

而本文深入浅出地讨论了Ehcache、Memcached、Redis、 Tair、 EVCache等各种常用缓存开源系统的方案及精粹。

虽然读过不少国外有关缓存的技术专著，大多数偏原则和理论，具体实施方案和案例较少，特别是结合中国互联网技术实践的更少。

所以本文实际上填补了缓存技术文献在这方面的空白。尤其是结合微博、社交和电商平台的应用实践探讨，对想学习如何利用缓存技术解决实践中具体问题的读者大有裨益。

高并发架构

• 消息队列
• 搜索引擎
• 缓存
• 分库分表
• 读写分离
• 设计高并发系统

高并发架构部分内容

缓存：

Redis高可用：

高并发系统设计：

分布式系统

分布式业务系统，就是把原来用 Java 开发的一个大块系统，给拆分成多个子系统，多个子系统之间互相调用，形成一个大系统的整体。假设原来你做了一个 OA 系统，里面包含了权限模块、员工模块、请假模块、财务模块，一个工程，里面包含了一堆模块，模块与模块之间会互相去调用，1 台机器部署。现在如果你把这个系统给拆开，权限系统、员工系统、请假系统、财务系统 4 个系统，4 个工程，分别在 4 台机器上部署。一个请求过来，完成这个请求，这个员工系统，调用权限系统，调用请假系统，调用财务系统，4 个系统分别完成了一部分的事情，最后 4 个系统都干完了以后，才认为是这个请求已经完成了。

• 系统拆分
• 分布式服务框架
• 分布式锁
• 分布式事务
• 分布式会话

分布式系统部分内容

面试常见问题：

• 为什么要进行系统拆分？
• 说一下的 Dubbo 的工作原理？注册中心挂了可以继续通信吗？
• Dubbo 支持哪些序列化协议？说一下 Hessian 的数据结构？PB 知道吗？为什么 PB 的效率是最高的？
• 使用 Redis 如何设计分布式锁？使用 zk 来设计分布式锁可以吗？这两种分布式锁的实现方式哪种效率比较高？
• 分布式事务了解吗？你们如何解决分布式事务问题的？TCC 如果出现网络连不通怎么办？XA 的一致性如何保证？

分布式服务框架：

分布式事务：

高可用架构

• Hystrix 介绍
• 高可用系统
• 限流
• 熔断
• 降级

高可用架构部分内容

Hystrix 介绍：

熔断：

微服务架构

• 微服务介绍及详解
• Spring Cloud微服务架构

部分内容展示

原子操作：

微服务治理策略：

海量数据处理

• 如何从大量的 URL 中找出相同的 URL？
• 如何从大量数据中找出高频词？
• 如何找出某一天访问百度网站最多的 IP？
• 如何在大量的数据中找出不重复的整数？
• 如何在大量的数据中判断一个数是否存在？
• 如何查询最热门的查询串？
• 如何统计不同电话号码的个数？
• 如何从 5 亿个数中找出中位数？
• 如何按照 query 的频度排序？
• 如何找出排名前 500 的数？

最后

小编在这里分享些我自己平时的学习资料，由于篇幅限制，pdf文档的详解资料太全面，细节内容实在太多啦，所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍，每个小节点里面都有更细化的内容！有需要的程序猿（媛）可以关注+点赞，点击这里免费获取

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