现在啥产品不得考虑高并发啊,这份教程从基础、实战、源码、面试、架构全部涵盖,掌握了工资不是蹭蹭地往你兜里钻?

本文深入探讨高并发场景下的技术挑战,从基础概念如并发问题的幕后黑手(可见性、原子性、有序性)到实战中的分布式限流、线程池源码解析,再到面试中的常见问题,全方位解析高并发优化策略。通过学习,你将掌握如何在高并发环境中优化系统性能,确保服务稳定。

前言

高并发解决的核心问题是在同一时间上有大量的请求过来,然后我们的系统要怎么抗住这些请求带来的压力。比如在线直播服务,同时有上百万甚至上千万人观看。比如秒杀品,同时有大量用户涌入。

高并发是从业务角度去描述系统的能力,实现高并发的手段可以采用分布式,也可以采用缓存等,当然也包括多线程、协程,但远远不仅如此;高并发的基本表现为单位时间内系统能够同时处理的请求数,高并发的核心是对资源的有效压榨,有限的资源应对大量的请求。

现代互联网服务,基本上都要考虑高并发问题,因为一般的产品,用户的请求量都很大。

所以,你要是掌握了这项技术,工资蹭蹭地往你兜里钻。这份阿里的高并发教程一定不容错过,基础-实战-源码-面试-系统架构全部涵盖在内了。

一、基础案例篇

  • 工作了3年的程序员小菜面试高并发岗位被吊打虐哭
  • 导致并发编程频繁出问题的“幕后黑手”
  • 解密诡异并发问题的第一个幕后黑手——可见性问题
  • 解密导致并发问题的第二个幕后黑手——原子性问题
  • 解密导致并发问题的第三个幕后黑手——有序性问题
  • 如何解决可见性和有序性问题?这次彻底懂了!
  • synchronized原理
  • 为何在32位多核CPU_上执行long型变量的写操作会出现诡异的Bug问题?
  • 如何使用互斥锁解决多线程的原子性问题?
  • ThreadLocal学会了这些,你也能和面试官扯皮了!
  • 学好并发编程,关键是要理解这三个核心问题
  • 什么是ForkJoin?看这一篇就够了 !
  • 你知道吗?大家都在使用Redisson实现分布式锁了! !
  • 为何高并发系统中都要使用消息队列?
  • 高并发环境下如何优化Tomcat配置?看完我懂了!
  • 不废话,言简意赅介绍BlockingQueue
  • 高并发环境下如何防止Tomcat内存溢出?
  • 高并发下常见的限流方案
  • Redis如何助力高并发秒杀系统?看完这篇我彻底懂了! !
  • 一文搞懂PV、UV、W、IP及其关系与计算
  • 优化加锁方式时竟然死锁了! !
  • 如何使用互斥锁解决多线程的原子性问题
  • 高并发环境下诡异的加锁问题(你加的锁未必安全)
  • 高并发场景下创建多少线程才合适?一条公式帮你搞定! !
  • 终于弄懂为什么局部变量是线程安全的了! !
  • 线程的生命周期其实没有我们想象的那么简单! !

二、实战案例篇

  • 如何实现亿级流量下的分布式限流?这些理论你必须掌握! !
  • 如何实现亿级流量下的分布式限流?这些算法你必须掌握! !
  • 亿级流量场景下如何为HTTP接口限流?看完我懂了! !
  • 亿级流量场景下如何实现分布式限流?看完我彻底懂了! !
  • 如何实现亿级流量下的分布式限流?

三、源码分析篇

PS:程序员究竟要不要读源码?

  • 线程与线程池
  • 线程的执行顺序
  • Java中的Callable和Future
  • SimpleDateFormat类的线程安全问题
  • 深度解析ThreadPoolExecutor类源码
  • 深度解析线程池中重要的顶层接口和抽象类
  • 从源码角度分析创建线程池究竟有哪些方式
  • 通过源码深度解析ThreadPoolExecutor类是如何保证线程池正确运行的
  • 通过ThreadPoolExecutor类的源码深度解析线程池执行任务的核心流程
  • 通过源码深度分析线程池中Worker线程的执行流程
  • 从源码角度深度解析线程池是如何实现优雅退出的
  • 深入理解ScheduledThreadPoolExecutor与Timer的区别和简单示例
  • 深度解析ScheduledThreadPoolExecutor类的源代码
  • 深入理解Thread类源码
  • AQS中的CountDownL atch、Semaphore与CyclicBarrier
  • ReentrantLock
  • Threadl ocal学会了这些,你也能和面试官扯皮了!
  • 又一个朋友面试栽在了Thread类的stop0方法和interrupt()方法上!

四、面试篇

  • 面试官:讲讲高并发场景下如何优化加锁方式?
  • 面试官:讲讲什么是缓存穿透?击穿?雪崩?如何解决?
  • 面试官: Java中提供了synchronized,为什么还要提供Lock呢?
  • 面试官:说说缓存最关心的问题是什么?有哪些类型?回收策略和算法?
  • 面试官:性能优化有哪些衡量指标?需要注意什么?
  • 面试官问我如何使用Nginx实现限流,我如此回答轻松拿到了Offer!
  • 如何设计一个支撑高并发大流量的系统?
  • 关于乐观锁和悲观锁,蚂蚁金服面试官问了我这几个问题! !
  • 关于线程池,蚂蚁金服面试官问了我这些内容! !
  • 高并发环境下构建缓存服务需要注意哪些问题?我和阿里P9聊了很久!

五、系统架构篇

  • 高并发秒杀系统架构解密,不是所有的秒杀都是秒杀!
  • 高并发分布式锁架构解密,不是所有的锁都是分布式锁! !

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