高并发架构设计属于进阶架构师的必经之路，大家熟知的阿里双11就是典型的高并发架构场景，高并发属于大厂高薪的核心技能，建议大家需要重点掌握。
为了方便大家更好的掌握好高并发架构，也为了让知识更系统化，这里我单独把高并发架构的整个系列一并罗列于此，希望能帮助到更多的人@mikechen
想了解高并发的场景，你需要了解高并发的场景，以及高并发对应的几大核心性能指标。
这篇文章会详解以下几大高并发性能指标：
- 系统吞度量
- QPS
- TPS
- QPS与TPS的区别
- RT响应时间
- 并发数Concurrency
相信你看完，你会对高并发有一个整体的了解。
大家都知道阿里双11秒杀就是典型的高并发场景，针对这样的高并发场景，我们应该怎样来应对，这就不得不谈到流量削峰(非常重要)。
这篇文章会详解以下几点：
- 什么是流量削峰
- 分层过滤的核心思想
- 分层过滤的核心原则
- 流量削峰的解决方案
在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节，所以需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。
读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新，比如：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
这篇文章就会详解以上缓存与数据库不一致的具体解决方案。
高并发高性能的利器就是缓存，一般我们都会采用集群的方式来建立缓存，所以你需要了解缓存集群，以及保障集群的可用性。
这篇会详解到以下几点：
- Redi哨兵机制
- Redis集群机制
- Redis复制机制
当系统面临高并发大流量的访问，通常都会使用增加服务器数量来进行横向扩展，使用集群和负载均衡提高整个系统的处理能力。
无论是分布式还是高并发高性能都会涉及负载均衡，所以需要深入了解负载均衡相关底层原理与算法。
这篇文章会详解以下几点：
- 为什么需要负载均衡
- 负载均衡的底层原理
- 负载均衡的几大算法
- 负载均衡的分类
- 二层、三层、四层、七层负载均衡等
应对大流量的场景，除了会涉及缓存的拦截，还会涉及到数据库的应对大数量的优化操作，比如大家熟知的典型分库分表、读写分离等场景。
这篇文章会详解以下几点：
- 分库分表的原理和实现
- 分库分表相关的中间件
- 读写分离的原理和实现
- 分库分表读写分离总结
高并发的场景肯定短期对缓存压力比较大，所以你肯定需要深入了解缓存的应对策略，比如高并发的场景下如何应对：
- 缓存雪崩
- 缓存穿透
- 缓存并发等场景
这篇文章都会一一来详解如何应对。
为了提升性能，肯定会从全局以及局部优化，这就会涉及到架构以及数据库以及前后端的优化。
这篇文章会重点讲解以下几点性能优化：
1.代码优化
2.数据库优化
3.架构层面优化
4.分布式缓存优化
5.异步化优化
6.Web前段优化
6.服务化
7.硬件升级
8.搜索引擎
9.产品逻辑优化
针对高并发大流量的场景，上面我都是重点讲解后端，但是别忘了前段也是非常重要的优化点。
这篇文章会详解以下几点：
- 大型网站Web优化最佳实践
- YSlow Web优化最佳实践
- Web性能优化工具
很多同学经常把高并发与多线程并发搞混淆，以下这篇文章都会详细讲解两者的区别。
了解了高并发与多线程并发的关系后，强烈建议需要深入了解Java并发编程，这会极大的提升你的高并发内功，因为技术背后的思想都是相同的。
这篇文章会重点讲解以下几点：
- Java多线程超级详解
- Volatile、Synchronized、CAS等的实现原理
- 4种Java线程池的使用与核心原理
- Java锁详解：独享锁/共享锁+公平锁/非公平锁+乐观锁/悲观锁
- 7大Java并发容器详解及使用场景
- 4大并发工具类详解等
以上我主要从高并发的全局，再到高并发涉及的缓存、中间件、性能优化、并发编程等手段等对高并发进行了一个完整的详解，希望这个高并发系列能对你有所帮助！
作者简介
陈睿|mikechen，10年+大厂架构经验，BAT资深面试官，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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