如何搭建亿级并发的系统架构？

Posted 2023-04-19

想设计亿万级高并发架构，你要先知道高并发是什么？

面对流量高峰，不同的企业是如何通过技术手段解决高并发难题的呢?

0、引言

软件系统有三个追求：高性能、高并发、高可用，俗称三高。三者既有区别也有联系，门门道道很多，全面讨论需要三天三夜，本篇讨论高并发。

高并发（High Concurrency）。并发是操作系统领域的一个概念，指的是一段时间内多任务流交替执行的现象，后来这个概念被泛化，高并发用来指大流量、高请求的业务情景，比如春运抢票，电商双十一，秒杀大促等场景。

很多程序员每天忙着搬砖，平时接触不到高并发，哪天受不了跑去面试，还常常会被面试官犀利的高并发问题直接KO，其实吧，高并发系统也不高深，我保证任何一个智商在线的看过这篇文章后，都能战胜恐惧，重拾生活的信心。

本文先介绍高并发系统的度量指标，然后讲述高并发系统的设计思路，再梳理高并发的关键技术，最后结合作者的经验做一些延伸探讨。

1、高并发的度量指标

既然是高并发系统，那并发一定要高，不然就名不副实。并发的指标一般有QPS、TPS、IOPS，这几个指标都是可归为系统吞吐率，QPS越高系统能hold住的请求数越多，但光关注这几个指标不够，我们还需要关注RT，即响应时间，也就是从发出request到收到response的时延，这个指标跟吞吐往往是此消彼长的，我们追求的是一定时延下的高吞吐。

比如有100万次请求，99万次请求都在10毫秒内响应，其他次数10秒才响应，平均时延不高，但时延高的用户受不了，所以，就有了TP90/TP99指标，这个指标不是求平均，而是把时延从小到大排序，取排名90%/99%的时延，这个指标越大，对慢请求越敏感。

除此之外，有时候，我们也会关注可用性指标，这可归到稳定性。

一般而言，用户感知友好的高并发系统，时延应该控制在250毫秒以内。

什么样的系统才能称为高并发？这个不好回答，因为它取决于系统或者业务的类型。不过我可以告诉你一些众所周知的指标，这样能帮助你下次在跟人扯淡的时候稍微靠点儿谱，不至于贻笑大方。

通常，数据库单机每秒也就能抗住几千这个量级，而做逻辑处理的服务单台每秒抗几万、甚至几十万都有可能，而消息队列等中间件单机每秒处理个几万没问题，所以我们经常听到每秒处理数百万、数千万的消息中间件集群，而像阿某的API网关，每日百亿请求也有可能。

2、高并发的设计思路

高并发的设计思路有两个方向：

垂直方向扩展，也叫竖向扩展

水平方向扩展，也叫横向扩展

垂直方向：提升单机能力

提升单机处理能力又可分为硬件和软件两个方面：

硬件方向，很好理解，花钱升级机器，更多核更高主频更大存储空间更多带宽

软件方向，包括用各快的数据结构，改进架构，应用多线程、协程，以及上性能优化各种手段，但这玩意儿天花板低，就像提升个人产出一样，996、007、最多24 X 7。

水平方向：分布式集群

为了解决分布式系统的复杂性问题，一般会用到架构分层和服务拆分，通过分层做隔离，通过微服务解耦。

这个理论上没有上限，只要做好层次和服务划分，加机器扩容就能满足需求，但实际上并非如此，一方面分布式会增加系统复杂性，另一方面集群规模上去之后，也会引入一堆AIOps、服务发现、服务治理的新问题。

因为垂直向的限制，所以，我们通常更关注水平扩展，高并发系统的实施也主要围绕水平方向展开。

3、高并发的关键技术

玩具式的网络服务程序，用户可以直连服务器，甚至不需要数据库，直接写磁盘文件。但春运购票系统显然不能这么做，它肯定扛不住这个压力，那一般的高并发系统是怎么做呢？比如某宝这样的正经系统是怎么处理高并发的呢？

其实大的思路都差不多，层次划分 + 功能划分。可以把层次划分理解为水平方向的划分，而功能划分理解为垂直方向的划分。

首先，用户不能直连服务器，要做分布式就要解决“分”的问题，有多个服务实例就需要做负载均衡，有不同服务类型就需要服务发现。

集群化：负载均衡

负载均衡就是把负载（request）均衡分配到不同的服务实例，利用集群的能力去对抗高并发，负载均衡是服务集群化的实施要素，它分3种：

DNS负载均衡，客户端通过URL发起网络服务请求的时候，会去DNS服务器做域名解释，DNS会按一定的策略（比如就近策略）把URL转换成IP地址，同一个URL会被解释成不同的IP地址，这便是DNS负载均衡，它是一种粗粒度的负载均衡，它只用URL前半部分，因为DNS负载均衡一般采用就近原则，所以通常能降低时延，但DNS有cache，所以也会更新不及时的问题。

硬件负载均衡，通过布置特殊的负载均衡设备到机房做负载均衡，比如F5，这种设备贵，性能高，可以支撑每秒百万并发，还能做一些安全防护，比如防火墙。

软件负载均衡，根据工作在ISO 7层网络模型的层次，可分为四层负载均衡（比如章文嵩博士的LVS）和七层负载均衡（nginx），软件负载均衡配置灵活，扩展性强，阿某云的SLB作为服务对外售卖，Nginx可以对URL的后半部做解释承担API网关的职责。

所以，完整的负载均衡链路是 client <-> DNS负载均衡 -> F5 -> LVS/SLB -> NGINX

不管选择哪种LB策略，或者组合LB策略，逻辑上，我们都可以视为负载均衡层，通过添加负载均衡层，我们将负载均匀分散到了后面的服务集群，具备基础的高并发能力，但这只是万里长征第一步。

数据库层面：分库分表+读写分离

前面通过负载均衡解决了无状态服务的水平扩展问题，但我们的系统不全是无状态的，后面通常还有有状态的数据库，所以解决了前面的问题，存储有可能成为系统的瓶颈，我们需要对有状态存储做分片路由。

数据库的单机QPS一般不高，也就几千，显然满足不了高并发的要求。

所以，我们需要做分库分表 + 读写分离。

就是把一个库分成多个库，部署在多个数据库服务上，主库承载写请求，从库承载读请求。从库可以挂载多个，因为很多场景写的请求远少于读的请求，这样就把对单个库的压力降下来了。

如果写的请求上升就继续分库分表，如果读的请求上升就挂更多的从库，但数据库天生不是很适合高并发，而且数据库对机器配置的要求一般很高，导致单位服务成本高，所以，这样加机器抗压力成本太高，还得另外想招。

读多写少：缓存

缓存的理论依据是局部性原理。

一般系统的写入请求远少于读请求，针对写少读多的场景，很适合引入缓存集群。

在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求，因为缓存集群很容易做到高性能，所以，这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发。

缓存的命中率一般能做到很高，而且速度很快，处理能力也强（单机很容易做到几万并发），是理想的解决方案。

CDN本质上就是缓存，被用户大量访问的静态资源缓存在CDN中是目前的通用做法。

缓存也有很多需要谨慎处理的问题：

一致性问题：(a)更新db成功+更新cache失败 -> 不一致 (b)更新db失败+更新cache成功 -> 不一致 ©更新db成功+淘汰缓存失败 -> 不一致

缓存穿透：查询一定不存在的数据，会穿透缓存直接压到数据库，从而导致缓存失去作用，如果有人利用这个漏洞，大量查询一定不存在的数据，会对数据库造成压力，甚至打挂数据库。解决方案：布隆过滤器 或者 简单的方案，查询不存在的key，也把空结果写入缓存（设置较短的过期淘汰时间），从而降低命失

缓存雪崩：如果大量缓存在一个时刻同时失效，则请求会转到DB，则对DB形成压迫，导致雪崩。简单的解决方案是为缓存失效时间添加随机值，降低同一时间点失效淘汰缓存数，避免集体失效事件发生

但缓存是针对读，如果写的压力很大，怎么办？

高写入：消息中间件

同理，通过跟主库加机器，耗费的机器资源是很大的，这个就是数据库系统的特点所决定的。

相同的资源下，数据库系统太重太复杂，所以并发承载能力就在几千/s的量级，所以此时你需要引入别的一些技术。

比如说消息中间件技术，也就是MQ集群，它是非常好的做写请求异步化处理，实现削峰填谷的效果。

消息队列能做解耦，在只需要最终一致性的场景下，很适合用来配合做流控。

假如说，每秒是1万次写请求，其中比如5千次请求是必须请求过来立马写入数据库中的，但是另外5千次写请求是可以允许异步化等待个几十秒，甚至几分钟后才落入数据库内的。

那么此时完全可以引入消息中间件集群，把允许异步化的每秒5千次请求写入MQ，然后基于MQ做一个削峰填谷。比如就以平稳的1000/s的速度消费出来然后落入数据库中即可，此时就会大幅度降低数据库的写入压力。

业界有很多著名的消息中间件，比如ZeroMQ，rabbitMQ，kafka等。

消息队列本身也跟缓存系统一样，可以用很少的资源支撑很高的并发请求，用它来支撑部分允许异步化的高并发写入是很合适的，比使用数据库直接支撑那部分高并发请求要减少很多的机器使用量。

避免挤兑：流控

再强大的系统，也怕流量短事件内集中爆发，就像银行怕挤兑一样，所以，高并发另一个必不可少的模块就是流控。

流控的关键是流控算法，有4种常见的流控算法。

计数器算法（固定窗口）：计数器算法是使用计数器在周期内累加访问次数，当达到设定的限流值时，触发限流策略，下一个周期开始时，进行清零，重新计数，实现简单。计数器算法方式限流对于周期比较长的限流，存在很大的弊端，有严重的临界问题。

滑动窗口算法：将时间周期分为N个小周期，分别记录每个小周期内访问次数，并且根据时间滑动删除过期的小周期，当滑动窗口的格子划分的越多，那么滑动窗口的滚动就越平滑，限流的统计就会越精确。此算法可以很好的解决固定窗口算法的临界问题。

漏桶算法：访问请求到达时直接放入漏桶，如当前容量已达到上限（限流值），则进行丢弃（触发限流策略）。漏桶以固定的速率进行释放访问请求（即请求通过），直到漏桶为空。分布式环境下实施难度高。

令牌桶算法：程序以r（r=时间周期/限流值）的速度向令牌桶中增加令牌，直到令牌桶满，请求到达时向令牌桶请求令牌，如获取到令牌则通过请求，否则触发限流策略。分布式环境下实施难度高。

4、高并发的实践经验

接入-逻辑-存储是经典的互联网后端分层，但随着业务规模的提高，逻辑层的复杂度也上升了，所以，针对逻辑层的架构设计也出现很多新的技术和思路，常见的做法包括系统拆分，微服务。

除此之外，也有很多业界的优秀实践，包括某信服务器通过协程（无侵入，已开源libco）改造，极大的提高了系统的并发度和稳定性，另外，缓存预热，预计算，批量读写（减少IO），池技术等也广泛应用在实践中，有效的提升了系统并发能力。

为了提升并发能力，逻辑后端对请求的处理，一般会用到生产者-消费者多线程模型，即I/O线程负责网络IO，协议编解码，网络字节流被解码后产生的协议对象，会被包装成task投入到task queue，然后worker线程会从该队列取出task执行，有些系统会用多进程而非多线程，通过共享存储，维护2个方向的shm queue，一个input q，一个output q，为了提高并发度，有时候会引入协程，协程是用户线程态的多执行流，它的切换成本更低，通常有更好的调度效率。

另外，构建漏斗型业务或者系统，从客户端请求到接入层，到逻辑层，到DB层，层层递减，过滤掉请求，Fail Fast（尽早发现尽早过滤），嘴大屁眼小，哈哈。

漏斗型系统不仅仅是一个技术模型，它也可以是一个产品思维，配合产品的用户分流，逻辑分离，可以构建全方位的立体模型。

5、小结

莫让浮云遮望眼，除去繁华识真颜。我们不能掌握了大方案，吹完了牛皮，而忽视了编程最本质的东西，掌握最基本最核心的编程能力，比如数据架构和算法，设计，惯用法，培养技术的审美，也是很重要的，既要致高远，又要尽精微。

参考技术A 分布式+缓存

亿级流量电商详情页系统的大型高并发与高可用缓存架构实战

对于高并发的场景来说，比如电商类，o2o，门户，等等互联网类的项目，缓存技术是Java项目中最常见的一种应用技术。然而，行业里很多朋友对缓存技术的了解与掌握，仅仅停留在掌握redis/memcached等缓存技术的基础使用，最多了解一些集群相关的知识，大部分人都可以对缓存技术掌握到这个程度。然而，仅仅对缓存相关的技术掌握到这种程度，无论是对于开发复杂的高并发系统，或者是在往Java高级工程师、Java资深工程师、Java架构师这些高阶的职位发展的过程中，都是完全不够用的。技术成长出现瓶颈，在自己公司的项目中，没有任何高并发与高可用的挑战性项目，自己不知道如何成长，自己也不知道如何让自己的技术更上一层楼。这成为了很多同学的职业发展的困惑。

同样的，高可用相关的技术以及架构，对于大型复杂的分布式系统，也是非常的重要。高可用架构中，非常重要的一个环节，就是如何将分布式系统中的各个服务打造成高可用的服务，足以应对分布式系统中各种各样的异常问题，比如服务间调用超时或者失败。这就涉及到了高可用分布式系统中的很多重要的技术，包括资源隔离，限流与过载保护，熔断，优雅降级，容错，超时控制，监控运维，等等。而行业中相当比例的同学，对高可用系统架构以及相关的技术，几乎没有太多的了解。同时也成为了你设计一个复杂的高可用系统架构，包括面试高阶的Java职位时的一个重要的阻碍。

相信很多朋友都会有这种感觉，自己的技术不知道如何成长，在公司里遇到复杂的业务场景时，瞬间又觉得自己的技术储备完全不够用。或者是在面试的时候发现自己没有任何的优势。虽然了解redis/memcached，ActiveMQ，nginx负载均衡等技术，但是了解这些技术就能让你有技术竞争力吗？掌握这些技术就足够你解决各种复杂系统中的高并发与高可用挑战吗？掌握这些技术在Java高阶职位的面试中，就能让你拥有属于自己的技术亮点吗？答案似乎都是否定的。

 

针对复杂的高并发、高可用相关的技术以及缓存架构，还有大型复杂的分布式系统，龙果学院独家发布的《亿级流量电商详情页系统的大型高并发与高可用缓存架构实战》视频教程中将会提供详细完整的方案供大家学习和应用。

 

本课程属于全网独家的大型Java高端架构项目实战课程，课程基于真实的每日上亿流量的大型电商网站中的商品详情页系统，作为项目实战。详细讲解如何实现一个复杂的缓存系统架构，去直接支撑电商背景下的高并发与高性能的访问，同时基于缓存架构本身所处的复杂分布式系统架构环境下，如何设计与实现一个高可用的分布式系统架构。期望通过本套课程能帮助大家学习到一些高阶的技术，复杂问题的解决方案，以及应对挑战性场景的大型架构设计思想。熟练掌握亿级流量电商网站的商品详情页架构如何设计与实现，能够应对各种复杂场景与挑战问题的缓存架构如何设计与实现，高阶的缓存架构以及解决方案如何应对各种棘手的高并发场景下的难题，复杂的缓存架构所处的分布式系统本身如何能够设计为一个高可用的分布式系统架构。

 

下面是本套课程讲解的核心技术要点。同时下面讲解的所有的架构、技术以及解决方案，在课程中，全部会采用大白话，通俗易懂的方式来讲解，同时上面的所有内容全部采用的纯手工敲代码的方式来实现，全部基于linux虚拟机搭建仿真环境来设计、开发、部署以及测试。以保证大家可以跟着课程学习以及动手练习，包括落地所有的技术以及解决方案。

1、亿级流量电商网站的商品详情页系统架构

面临难题：对于每天上亿流量，拥有上亿页面的大型电商网站来说，能够支撑高并发访问，同时能够秒级让最新模板生效的商品详情页系统的架构是如何设计的？

解决方案：异步多级缓存架构+nginx本地化缓存+动态模板渲染的架构

2、redis企业级集群架构

面临难题：如何让redis集群支撑几十万QPS高并发+99.99%高可用+TB级海量数据+企业级数据备份与恢复？

解决方案：redis的企业级备份恢复方案+复制架构+读写分离+哨兵架构+redis cluster集群部署

3、多级缓存架构设计

面临难题：如何将缓存架构设计的能够支撑高性能以及高并发到极致？同时还要给缓存架构最后的一个安全保护层？

解决方案：nginx抗热点数据+redis抗大规模离线请求+ehcache抗redis崩溃的三级缓存架构

4、数据库+缓存双写一致性解决方案

面临难题：高并发场景下，如何解决数据库与缓存双写的时候数据不一致的情况？

解决方案：异步队列串行化的数据库+缓存双写一致性解决方案

5、缓存维度化拆分解决方案

面临难题：如何解决大value缓存的全量更新效率低下问题？

解决方案：商品缓存数据的维度化拆分解决方案

6、缓存命中率提升解决方案

面临难题：如何将缓存命中率提升到极致？

解决方案：双层nginx部署架构+lua脚本实现一致性hash流量分发策略

7、缓存并发重建冲突解决方案

面临难题：如何解决高并发场景下，缓存重建时的分布式并发重建的冲突问题？

解决方案：基于zookeeper分布式锁的缓存并发重建冲突解决方案

8、缓存预热解决方案

面临难题：如何解决高并发场景下，缓存冷启动导致MySQL负载过高，甚至瞬间被打死的问题？

解决方案：基于storm实时统计热数据的分布式快速缓存预热解决方案

9、热点缓存自动降级方案

面临难题：如何解决热点缓存导致单机器负载瞬间超高？

解决方案：基于storm的实时热点发现+毫秒级的实时热点缓存负载均衡降级

10、高可用分布式系统架构设计

面临难题：如何解决分布式系统中的服务高可用问题？避免多层服务依赖因为少量故障导致系统崩溃？

解决方案：基于hystrix的高可用缓存服务，资源隔离+限流+降级+熔断+超时控制

11、复杂的高可用分布式系统架构设计

面临难题：如何针对复杂的分布式系统将其中的服务设计为高可用架构？

解决方案：基于hystrix的容错+多级降级+手动降级+生产环境参数优化经验+可视化运维与监控

12、缓存雪崩解决方案

面临难题：如何解决恐怖的缓存雪崩问题？避免给公司带来巨大的经济损失？

解决方案：全网独家的事前+事中+事后三层次完美缓存雪崩解决方案

13、缓存穿透解决方案

面临难题：如何解决高并发场景下的缓存穿透问题？避免给MySQL带来过大的压力？

解决方案：缓存穿透解决方案

14、缓存失效解决方案

面临难题：如何解决高并发场景下的缓存失效问题？避免给redis集群带来过大的压力？

解决方案：基于随机过期时间的缓存失效解决方案

 

课程大纲：

 

第01节	课程介绍以及高并发高可用复杂系统中的缓存架构有哪些东西？
第02节	基于大型电商网站中的商品详情页系统贯穿的授课思路介绍
第03节	小型电商网站的商品详情页的页面静态化架构以及其缺陷
第04节	大型电商网站的异步多级缓存构建+nginx数据本地化动态渲染的架构
第05节	能够支撑高并发+高可用+海量数据+备份恢复的redis的重要性
第06节	从零开始在虚拟机中一步一步搭建一个4个节点的CentOS集群
第07节	单机版redis的安装以及redis生产环境启动方案
第08节	redis持久化机对于生产环境中的灾难恢复的意义
第09节	图解分析redis的RDB和AOF两种持久化机制的工作原理
第10节	redis的RDB和AOF两种持久化机制的优劣势对比
第11节	redis的RDB持久化配置以及数据恢复实验
第12节	redis的AOF持久化深入讲解各种操作和相关实验
第13节	在项目中部署redis企业级数据备份方案以及各种踩坑的数据恢复容灾演练
第14节	redis如何通过读写分离来承载读请求QPS超过10万+？
第15节	redis replication以及master持久化对主从架构的安全意义
第16节	redis主从复制原理、断点续传、无磁盘化复制、过期key处理
第17节	redis replication的完整流运行程和原理的再次深入剖析
第18节	在项目中部署redis的读写分离架构（包含节点间认证口令）
第19节	对项目的主从redis架构进行QPS压测以及水平扩容支撑更高QPS
第20节	redis主从架构下如何才能做到99.99%的高可用性？
第21节	redis哨兵架构的相关基础知识的讲解
第22节	redis哨兵主备切换的数据丢失问题：异步复制、集群脑裂
第23节	redis哨兵的多个核心底层原理的深入解析（包含slave选举算法）
第24节	在项目中以经典的3节点方式部署哨兵集群
第25节	对项目中的哨兵节点进行管理以及高可用redis集群的容灾演练
第26节	redis如何在保持读写分离+高可用的架构下，还能横向扩容支撑1T+海量数据
第27节	数据分布算法：hash+一致性hash+redis cluster的hash slot
第28节	在项目中重新搭建一套读写分离+高可用+多master的redis cluster集群
第29节	对项目的redis cluster实验多master写入、读写分离、高可用性
第30节	redis cluster通过master水平扩容来支撑更高的读写吞吐+海量数据
第31节	redis cluster的自动化slave迁移实现更强的高可用架构的部署方案
第32节	redis cluster的核心原理分析：gossip通信、jedis smart定位、主备切换
第33节	redis在实践中的一些常见问题以及优化思路（包含linux内核参数优化）
第34节	redis阶段性总结：1T以上海量数据+10万以上QPS高并发+99.99%高可用
第35节	亿级流量商品详情页的多级缓存架构以及架构中每一层的意义
第36节	Cache Aside Pattern缓存+数据库读写模式的分析
第37节	高并发场景下的缓存+数据库双写不一致问题分析与解决方案设计
第38节	在linux虚拟机中安装部署MySQL数据库
第39节	库存服务的开发框架整合与搭建：spring boot+mybatis+jedis
第40节	在库存服务中实现缓存与数据库双写一致性保障方案（一）
第41节	在库存服务中实现缓存与数据库双写一致性保障方案（二）
第42节	在库存服务中实现缓存与数据库双写一致性保障方案（三）
第43节	在库存服务中实现缓存与数据库双写一致性保障方案（四）
第44节	库存服务代码调试以及打印日志观察服务的运行流程是否正确
第45节	商品详情页结构分析、缓存全量更新问题以及缓存维度化解决方案
第46节	缓存数据生产服务的工作流程分析以及工程环境搭建
第47节	完成spring boot整合ehcache的搭建以支持服务本地堆缓存
第48节	redis的LRU缓存清除算法讲解以及相关配置使用
第49节	zookeeper+kafka集群的安装部署以及如何简单使用的介绍
第50节	基于kafka+ehcache+redis完成缓存数据生产服务的开发与测试
第51节	基于“分发层+应用层”双层nginx架构提升缓存命中率方案分析
第52节	基于OpenResty部署应用层nginx以及nginx+lua开发hello world
第53节	部署分发层nginx以及基于lua完成基于商品id的定向流量分发策略
第54节	基于nginx+lua+java完成多级缓存架构的核心业务逻辑（一）
第55节	基于nginx+lua+java完成多级缓存架构的核心业务逻辑（二）
第56节	基于nginx+lua+java完成多级缓存架构的核心业务逻辑（三）
第57节	分布式缓存重建并发冲突问题以及zookeeper分布式锁解决方案
第58节	缓存数据生产服务中的zk分布式锁解决方案的代码实现（一）
第59节	缓存数据生产服务中的zk分布式锁解决方案的代码实现（二）
第60节	缓存数据生产服务中的zk分布式锁解决方案的代码实现（三）
第61节	Java程序员、缓存架构以及Storm大数据实时计算之间的关系
第62节	讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程：大白话介绍
第63节	讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程：大白话讲集群架构与核心概念
第64节	讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程：大白话讲并行度和流分组
第65节	讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程：纯手敲WordCount程序
第66节	讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程：纯手工集群部署
第67节	讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程：基于集群运行计算拓扑
第68节	缓存冷启动问题：新系统上线、redis彻底崩溃导致数据无法恢复
第69节	缓存预热解决方案：基于storm实时热点统计的分布式并行缓存预热
第70节	基于nginx+lua完成商品详情页访问流量实时上报kafka的开发
第71节	基于storm+kafka完成商品访问次数实时统计拓扑的开发
第72节	基于storm完成LRUMap中topn热门商品列表的算法讲解与编写
第73节	基于storm+zookeeper完成热门商品列表的分段存储
第74节	基于双重zookeeper分布式锁完成分布式并行缓存预热的代码开发
第75节	将缓存预热解决方案的代码运行后观察效果以及调试和修复所有的bug
第76节	热点缓存问题：促销抢购时的超级热门商品可能导致系统全盘崩溃的场景
第77节	基于nginx+lua+storm的热点缓存的流量分发策略自动降级解决方案
第78节	在storm拓扑中加入热点缓存实时自动识别和感知的代码逻辑
第79节	在storm拓扑中加入nginx反向推送缓存热点与缓存数据的代码逻辑
第80节	在流量分发+后端应用双层nginx中加入接收热点缓存数据的接口
第81节	在nginx+lua中实现热点缓存自动降级为负载均衡流量分发策略的逻辑
第82节	在storm拓扑中加入热点缓存消失的实时自动识别和感知的代码逻辑
第83节	将热点缓存自动降级解决方案的代码运行后观察效果以及调试和修复bug
第84节	hystrix与高可用系统架构：资源隔离+限流+熔断+降级+运维监控
第85节	hystrix要解决的分布式系统可用性问题以及其设计原则
第86节	电商网站的商品详情页缓存服务业务背景以及框架结构说明
第87节	基于spring boot快速构建缓存服务以及商品服务
第88节	快速完成缓存服务接收数据变更消息以及调用商品服务接口的代码编写
第89节	商品服务接口故障导致的高并发访问耗尽缓存服务资源的场景分析
第90节	基于hystrix的线程池隔离技术进行商品服务接口的资源隔离
第91节	基于hystrix的信号量技术对地理位置获取逻辑进行资源隔离与限流
第92节	hystrix的线程池+服务+接口划分以及资源池的容量大小控制
第93节	深入分析hystrix执行时的8大流程步骤以及内部原理
第94节	基于request cache请求缓存技术优化批量商品数据查询接口
第95节	开发品牌名称获取接口的基于本地缓存的fallback降级机制
第96节	深入理解hystrix的短路器执行原理以及模拟接口异常时的短路实验
第97节	深入理解线程池隔离技术的设计原则以及动手实战接口限流实验
第98节	基于timeout机制来为商品服务接口的调用超时提供安全保护
第99节	基于hystrix的高可用分布式系统架构项目实战课程的总结
第100节	基于request collapser请求合并技术进一步优化批量查询
第101节	hystirx的fail-fast与fail-silient两种最基础的容错模式
第102节	为商品服务接口调用增加stubbed fallback降级机制
第103节	基于双层嵌套command开发商品服务接口的多级降级机制
第104节	基于facade command开发商品服务接口的手动降级机制
第105节	生产环境中的线程池大小以及timeout超时时长优化经验总结
第106节	生产环境中的线程池自动扩容与缩容的动态资源分配经验
第107节	hystrix的metric统计相关的各种高阶配置讲解
第108节	hystrix dashboard可视化分布式系统监控环境部署
第109节	生产环境中的hystrix分布式系统的工程运维经验总结
第110节	高并发场景下恐怖的缓存雪崩现象以及导致系统全盘崩溃的后果
第111节	缓存雪崩的基于事前+事中+事后三个层次的完美解决方案
第112节	基于hystrix完成对redis访问的资源隔离以避免缓存服务被拖垮
第113节	为redis集群崩溃时的访问失败增加fail silent容错机制
第114节	位redis集群崩溃时的场景部署定制化的熔断策略
第115节	基于hystrix限流完成源服务的过载保护以避免流量洪峰打死MySQL
第116节	为源头服务的限流场景增加stubbed fallback降级机制
第117节	高并发场景下的缓存穿透导致MySQL压力倍增问题以及其解决方案
第118节	在缓存服务中开发缓存穿透的保护性机制以及代码测试
第119节	高并发场景下的nginx缓存失效导致redis压力倍增问题以及解决方案
第120节	在nginx lua脚本中开发缓存失效的保护性机制以及代码测试
第121节	支撑高并发与高可用的大型电商详情页系统的缓存架构课程总结
第122节	如何将课程中的东西学以致用在自己目前的项目中去应用？
第123节	如何带着课程中讲解的东西化为自己的技术并找一份更好的工作？