热榜！Alibaba最新发布「10亿级并发系统设计文档」Git狂揽9000星

前言

每逢阿里开展大型活动，比如、双11、双12、等等，使用淘宝的用户就会瞬间飙升，为何淘宝APP从来没有崩盘？淘宝的亿级并发系统架构又是如何设计的呢？又是如何承受住亿级流量带来的并发量呢？

这份阿里最新发布的10亿并发系统设计手册希望对有困惑的小伙伴带来答案，对想在技术上得到突破的小伙伴带来福利~

此份手册又份为六个部分，基础篇、数据库篇、缓存篇、消息队列篇、分布式服务篇、维护篇、实战篇共计328页

限于文章篇幅原因，只能以截图的形式展示出来， 👇🏻 👇🏻 有需要的小伙伴可以文末获取 👇🏻 👇🏻  

总览目录

基础篇

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。

高并发系统：它的通用设计方法是什么？

架构分层：我们为什么一定要这么做？

数据库篇

池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？

数据库优化方案（一）：查询请求增加时，如何做主从分离？

缓存篇

缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？

缓存的使用姿势（一）：如何选择缓存的读写策略？

消息队列篇

消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求？

消息队列：如何降低消息队列系统中消息的延迟？

分布式服务篇

系统架构：每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗？

微服务架构：微服务化后，系统架构要如何改造？

维护篇

给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做？

降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响？

实战篇

计数系统设计（一）：面对海量数据的计数器要如何做？

信息流设计（一）：通用信息流系统的推模式要如何做？