你将获得什么？
- 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
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
课程设计如下：
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
开篇词|高并发系统，技术实力的试金石
用户中心:读多写少的系统高并发优化实践
01结构梳理:大并发下，你的数据库表可能成为性能隐患
02缓存一致:读多写少时，如何解决数据更新缓存不同步?
03令牌签名:如何降低用户身份鉴权的流量压力?
04同城双活:如何实现机房之间的数据同步?
05共识Raft:如何保证多机房数据的一致性?
电商系统:强一致性系统如何改造
06领域拆分:如何合理地拆分系统?
07强一致锁:如何解决高并发下的库存争抢问题?
08系统隔离:如何应对高并发流量冲击?
09事务协调:多服务的2PC、TCC都是怎么实现的?
基础服务:写多读少的链路跟踪系统
10稀疏索引:为什么高并发写不推荐关系数据库?
11链路追踪:如何定制一个分布式链路跟踪系统?
12引擎分片:ElasticSearch如何实现大数据检索?
13实时统计:链路跟踪实时计算中的实用算法
14跳数索引:后起新秀ClickHouse
15实践方案:如何用C++自实现链路跟踪?
直播互动:读多写多系统如何实现
16本地缓存:用本地缓存做服务会遇到哪些坑?
17业务脚本:为什么说可编程订阅式缓存服务更有用?
18流量拆分:如何通过架构设计缓解流量压力?
19流量调度:DNS、全站加速及机房负载均衡
内网建设:系统如何降低业务复杂度
20数据引擎:统一缓存数据平台实践
21业务缓存:元数据服务如何实现?
22日志总线:日志中心如何实现?
23网关编程:如何通过用户网关和缓存降低研发成本?
24并发压测:如何通过冒烟测试验证改造效果?
结束语|方法更重要，如何掌握结构化思维?
讲师介绍
徐长龙，网名蓝天，前微博架构师，曾任穷游网首席架构师、好未来高级架构师，现任极客时间架构师。工作十五年来，他专注于指导高并发业务系统升级与改造。同时，对 RPC 建设、服务化、框架、分布式链路跟踪监控以及 Kubernetes 管理平台也拥有丰富经验。
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。