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。
〖资源目录〗:
- ├──MP3
- | ├──01|结构梳理:大并发下,你的数据库表可能成为性能隐患.mp3 14.96M
- | ├──02|缓存一致:读多写少时,如何解决数据更新缓存不同步?.mp3 13.28M
- | ├──03|Token:如何降低用户身份鉴权的流量压力?.mp3 8.21M
- | ├──04|同城双活:如何实现机房之间的数据同步?.mp3 12.15M
- | ├──05|共识Raft:如何保证多机房数据的一致性?.mp3 10.96M
- | ├──06|领域拆分:如何合理地拆分系统?.mp3 19.25M
- | ├──07|强一致锁:如何解决高并发下的库存争抢问题?.mp3 14.23M
- | ├──08|系统隔离:如何应对高并发流量冲击?.mp3 10.69M
- | ├──09|分布式事务:多服务的2PC、TCC都是怎么实现的?.mp3 15.76M
- | ├──10|稀疏索引:为什么高并发写不推荐关系数据库?.mp3 12.80M
- | ├──11|链路追踪:如何定制一个分布式链路跟踪系统 ?.mp3 18.69M
- | ├──12|引擎分片:Elasticsearch如何实现大数据检索?.mp3 12.35M
- | ├──13 – 实时统计:链路跟踪实时计算中的实用算法.mp3 13.03M
- | ├──14|跳数索引:后起新秀ClickHouse.mp3 18.30M
- | ├──15|实践方案:如何用C++自实现链路跟踪?.mp3 13.16M
- | ├──16|本地缓存:用本地缓存做服务会遇到哪些坑?.mp3 12.17M
- | ├──17|业务脚本:为什么说可编程订阅式缓存服务更有用?.mp3 11.46M
- | ├──18|流量拆分:如何通过架构设计缓解流量压力?.mp3 13.02M
- | ├──19|流量调度:DNS、全站加速及机房负载均衡.mp3 16.12M
- | ├──20|数据引擎:统一缓存数据平台.mp3 10.23M
- | ├──21|业务缓存:元数据服务如何实现?.mp3 15.13M
- | ├──22|存储成本:如何推算日志中心的实现成本?.mp3 17.02M
- | ├──23|网关编程:如何通过用户网关和缓存降低研发成本?.mp3 12.65M
- | ├──24|性能压测:压测不完善,效果减一半.mp3 12.95M
- | ├──答疑课堂|思考题答案(一).mp3 1000.33kb
- | ├──结束语|为者常成,行者常至.mp3 8.37M
- | └──开篇词|高并发系统,技术实力的试金石.mp3 10.08M
- ├──01|结构梳理:大并发下,你的数据库表可能成为性能隐患.pdf 6.32M
- ├──02|缓存一致:读多写少时,如何解决数据更新缓存不同步?.pdf 3.54M
- ├──03|Token:如何降低用户身份鉴权的流量压力?.pdf 4.31M
- ├──04|同城双活:如何实现机房之间的数据同步?.pdf 3.14M
- ├──05|共识Raft:如何保证多机房数据的一致性?.pdf 5.06M
- ├──06|领域拆分:如何合理地拆分系统?.pdf 5.72M
- ├──07|强一致锁:如何解决高并发下的库存争抢问题?.pdf 5.36M
- ├──08|系统隔离:如何应对高并发流量冲击?.pdf 6.35M
- ├──09|分布式事务:多服务的2PC、TCC都是怎么实现的?.pdf 5.50M
- ├──10|稀疏索引:为什么高并发写不推荐关系数据库?.pdf 5.33M
- ├──11|链路追踪:如何定制一个分布式链路跟踪系统 ?.pdf 6.30M
- ├──12|引擎分片:Elasticsearch如何实现大数据检索?.pdf 3.76M
- ├──13 – 实时统计:链路跟踪实时计算中的实用算法.pdf 1.81M
- ├──14|跳数索引:后起新秀ClickHouse.pdf 3.96M
- ├──15|实践方案:如何用C++自实现链路跟踪?.pdf 4.00M
- ├──16|本地缓存:用本地缓存做服务会遇到哪些坑?.pdf 6.92M
- ├──17|业务脚本:为什么说可编程订阅式缓存服务更有用?.pdf 1.88M
- ├──18|流量拆分:如何通过架构设计缓解流量压力?.pdf 3.02M
- ├──19|流量调度:DNS、全站加速及机房负载均衡.pdf 3.42M
- ├──20|数据引擎:统一缓存数据平台.pdf 5.53M
- ├──21|业务缓存:元数据服务如何实现?.pdf 3.05M
- ├──22|存储成本:如何推算日志中心的实现成本?.pdf 3.51M
- ├──23|网关编程:如何通过用户网关和缓存降低研发成本?.pdf 4.48M
- ├──24|性能压测:压测不完善,效果减一半.pdf 2.40M
- ├──答疑课堂|思考题答案(一).pdf 1.93M
- ├──结束语|为者常成,行者常至.pdf 6.83M
- ├──开篇词|高并发系统,技术实力的试金石.pdf 3.70M
- └──期末测验|来赴一场100分之约!.pdf 770.62kb
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