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在线阅读：开篇词｜高并发系统，技术实力的试金石
高并发不会是区别大厂、小厂工程师的标准，却是检验技术实力的一道关。
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01｜结构梳理：大并发下，你的数据库表可能成为性能隐患
数据梳理是一个很重要的技巧，任何老系统在做高并发改造时都建议先做一次表的梳理。
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02｜缓存一致：读多写少时，如何解决数据更新缓存不同步？
这节课，我会结合用户中心的一些业务场景，带你看看如何使用临时缓存或长期缓存应对高并发查询，帮你掌握高并发流量下缓存数据一致性的相关技巧。
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03｜Token：如何降低用户身份鉴权的流量压力？
这节课我们来看看如何用token算法降低用户中心的身份鉴权流量压力。
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04｜同城双活：如何实现机房之间的数据同步？
机房之间的数据同步一直是行业里的痛，因为高昂的实现代价，如果不能做到双活，总是会有一个1:1机器数量的机房在空跑……
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05｜共识Raft：如何保证多机房数据的一致性？
了解了Raft，就相当于了解了分布式强一致性数据服务的半壁江山。
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06｜领域拆分：如何合理地拆分系统？
在开发新需求的同时，我们要对系统定期做拆分整理，避免系统越跑越偏。
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07｜强一致锁：如何解决高并发下的库存争抢问题？
我会结合秒杀需求，带你看看如何实现高并发下的库存争抢，相信在这一过程中你会对锁有更深入的认识。
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08｜系统隔离：如何应对高并发流量冲击？
系统大规模崩溃，核心还是在于系统隔离性做得不好，业务极易相互影响。
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09｜分布式事务：多服务的2PC、TCC都是怎么实现的？
目前业内有很多实现分布式事务的方式，比如2PC、3PC、TCC等，但究竟用哪种比较合适呢？
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答疑课堂｜思考题答案（一）
这是一节答疑课，我们选择用加餐的方式，公布每节课的参考答案，也会精选一些优秀同学的答案展示出来。
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10｜稀疏索引：为什么高并发写不推荐关系数据库？
这节课，我们将要讨论OLAP和OLTP数据库的索引、存储、数据量以及应用的不同场景。
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11｜链路追踪：如何定制一个分布式链路跟踪系统 ？
这节课，一起看看如何实现一个简单的定制化分布式链路跟踪。
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12｜引擎分片：Elasticsearch如何实现大数据检索？
学完今天的内容，你对大数据分布式的核心实现以及大数据分布式统计服务，都会有更深入的理解。
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13 | 实时统计：链路跟踪实时计算中的实用算法
但如果我们的服务器资源很匮乏，这种情况下要怎样实现性能分析统计和监控呢？
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14｜跳数索引：后起新秀ClickHouse
这节课我会从写入、分片、索引、查询的实现这几个方面带你重新认识ClickHouse。
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15｜实践方案：如何用C++自实现链路跟踪？
这节课我会和你分享之前我是怎样用C++来实现链路跟踪系统的。
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16｜本地缓存：用本地缓存做服务会遇到哪些坑？
为什么行业中，我们都在尽力避免业务服务缓存应对高并发读写的情况？
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17｜业务脚本：为什么说可编程订阅式缓存服务更有用？
学完今天的内容，相信你会对缓存服务如何做，产生新的思考。
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18｜流量拆分：如何通过架构设计缓解流量压力？
这节课我们将会学习如何通过架构和设计来缓解流量冲击。
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19｜流量调度：DNS、全站加速及机房负载均衡
这节课我们就重点聊聊流量调度和数据分发的关键技术，帮你弄明白怎么做好多个机房的流量切换。
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20｜数据引擎：统一缓存数据平台
数据是我们系统的心脏，如数据引擎能力足够强大，能做的事情会变得更多。
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21｜业务缓存：元数据服务如何实现？
这节课，我们就聊聊存储的演变过程，让你对服务器存储和对象存储的原理和实践有更深的认识。
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22｜存储成本：如何推算日志中心的实现成本？
技术选型上的“斤斤计较”，能够帮我们省下真金白银。那么你是否系统思考过，到底怎么计算成本呢？
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23｜网关编程：如何通过用户网关和缓存降低研发成本？
网关到底提供了哪些至关重要的功能支持呢？这节课我们就来分析分析。
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24｜性能压测：压测不完善，效果减一半
这节课，我们就专门聊聊性能压测里，需要考虑哪些关键因素。
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结束语｜为者常成，行者常至
高并发系统的优化无法毕其功于一役，个人的成长精进也一样……
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期末测验｜来赴一场100分之约！
来赴一场100分之约！
课程介绍
全场 7 折｜ 限时特惠 你将获得 大厂系统设计的经典案例 深度拆解 4 大系统改造方案 30+ 性能问题诊断与解决思路 一套完整的高并发学习路径 讲师介绍 另外，徐老师早年曾活跃在 Swoole 社区、PHP...全场 7 折｜ 限时特惠
你将获得
- 大厂系统设计的经典案例
- 深度拆解 4 大系统改造方案
- 30+ 性能问题诊断与解决思路
- 一套完整的高并发学习路径
讲师介绍
另外，徐老师早年曾活跃在 Swoole 社区、PHP 开发者大会，热衷于研究和探索各种计算机技术。
课程介绍
互联网已经迈入高并发时代，大厂与创业公司之间的技术壁垒在不断加码。是否具有高并发系统实践经验，成为检验工程师技术能力的重要指标。从个人职业发展看，具备高并发系统改造优化的经验和能力，就能迅速建立自己的技术优势，不但能从容面试、晋升，更能提升技术竞争力，为未来成为架构师奠定基础。
近年来，高并发相关知识也成了大厂考核的标配。我们经常能看到类似下面这类问题：
- 为什么百万并发系统不能直接使用 MySQL 服务？
- 为什么 Redis 内存比磁盘用更多的空间？
- 怎么保证条件查询缓存的数据一致性？
- 为什么高级语言不能直接做业务缓存服务？
问题五花八门，但最终考察的是你是否具备高并发系统的底层知识，是否具备解决复杂技术问题的系统设计思路与方法。
本课程将结合徐长龙老师十五年来的从业经验，归纳总结高并发系统领域的关键问题与解决方案。同时，课程还选择了用户中心、电商系统、直播系统等经典业务案例，针对系统特性逐一解决技术改造的重难点问题，梳理出一条高效的高并发学习路径，带你真正掌握高并发。
课程设计
读多写少的系统
从互联网最典型的读多写少系统入门，围绕用户中心的案例，重点讲解数据梳理、数据缓存、加缓存后如何保证数据一致性等问题。通过这部分学习，你会从熟悉的业务视角跳出来，并为后续分布式和强一致的学习打下基础。
强一致性的电商系统
以最典型的电商系统为例，讲解强一致性系统如何优化。这类系统主要需要从拆分、错峰、隔离、协调几个方面优化。学完这部分内容，你会加深对系统隔离、同步降级和库存锁等内容的认识，真正把握分布式事务组件的运作规律。
写多读少的系统
写多读少系统，涉及到大量数据如何落盘、如何传输、存储、压缩，还有冷热数据切换备份以及索引查询等多方面问题。学完这部分内容，你将掌握分布式数据服务的核心思路，并学会如何定制一个更匹配业务的链路跟踪系统。
读多写多的直播系统
重点讲解如何用内存数据做业务服务、无需热重启的脚本引擎集成，以及 CDN 和业务流量调度的相关知识。通过这部分内容，你将学会如何处理直播场景高并发优化的一系列挑战。
内网建设案例讲解
对于流量刚成长起来的业务，这一章很有参考价值。你将看到各类项目方案和有趣实用的设计，帮你应对业务流量增长带来的冲击。此外，还会补充一些头部开源解决方案，带你拓宽视野。
课程目录
适合人群
难度定位：中等难度
适合围绕高并发系统建设、改造迁移做研发的同学，尤其是具备一定业务经验的服务端研发。对高并发系统有兴趣的其他人群也推荐阅读。