这是我写的技术文章，包含：阿里架构、大厂面试、分布式、高并发、云原生、AI大模型等。

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阿里架构

阿里大型架构从0到1演变全过程详解

我自己亲历了阿里技术架构，最关键演变过程，我总结为阿里架构从0到1过程。

阿里等大型网站，都是从0到1经历过来的，一般都会经历如下阶段：

1.初始阶段的网站架构

2.应用服务和数据服务分离

3.使用缓存改善网站性能

4.数据库读写分离

5.使用反向代理加速网站响应

7.使用分布式文件系统

8.分布式数据库系统

10.分布式服务化拆分

这个完整的过程，阿里大型架构从0到1演变全过程，本篇都会重点谈到。

淘宝技术架构从1.0到4.0的架构变迁

除此之外，我自己亲历了淘宝技术架构，最关键演变过程，我总结为淘宝架构从1.0到4.0的过程。

这里会涉及到，比较重要的：分布式、微服务、去IOE等这个阶段过程。

本篇会重点谈到：

1.淘宝技术架构变迁

2.淘宝分布式架构

3.淘宝去IOE架构

4.淘宝迁云架构

阿里单点登录实现原理与方案详解

单点登录在大型网站里使用得非常频繁，例如，阿里旗下有淘宝、天猫等网站，还有背后的成百上千的子系统。

用户一次操作或交易可能涉及到几十个子系统的协作，如果每个子系统都需要用户认证，不仅用户会疯掉，各子系统也会为这种重复认证授权的逻辑搞疯掉。

单点登录本篇重点详解了：

• 单点登录的原理
• 单点登录的实现方式
• 同域下的单点登录
• 不同域下的单点登录

如何设计秒杀系统？双11秒杀架构详解(5大方案)

淘宝双11秒杀场景，大量的用户短时间内涌入，瞬间流量巨大（高并发）。

比如：1000万人同一时间抢购100件商品，秒杀活动是一个特别考验后台数据库、缓存服务的业务，对于数据库、缓存的性能要求特别严格。

本篇会重点详解秒杀先关的技术：

• 秒杀架构思路
• 前端设计方案
• 后端设计方案
• 数据库层解决方案
• 秒杀的整体解决方案

阿里异地多活详解(图文全面总结)

异地多活，是阿里巴巴在双十一后率先落地，并在业界首发的核心高可用架构技术。

异地多活在阿里是非常重要的，阿里异地多活详解(图文全面总结)，本篇会谈到阿里异地多活架构。

大厂面试

什么是幂等性？四种接口幂等性方案详解！

幂等性在阿里支付场景、下订单，以及分布式系统都是最常遇到的问题。

这篇文章主要讲了以下几点：

• 幂等性的解决方案
• 数据库唯一主键
• 数据库乐观锁
• PRG 模式
• 防重 Token 令牌

如果你还对幂等性不了解，肯定是要重点学习掌握的。

Kafka为什么性能这么快？4大核心原因详解

Kafka的性能快，这是大厂Java面试经常问的一个话题。

这里会涉及到：

1. 页缓存技术
2. 磁盘顺序写
3. 零拷贝
4. 分区分段+索引等技术

这篇都会重点来详解。

阿里面试：MySQL主从同步方案有哪些？优劣势比较过？

MySQL是大厂考察涉及的，下面我详解MySQL主从同步@mikechen

这里重点会谈到：

1. 异步复制
2. 半同步复制
3. 全同步复制

各自的优缺点，这些是也需要了解到的，这些经常会被问到。

阿里面试：线程死锁是什么？如何解决线程死锁？

线程死锁经常被大厂考察，下面我来详解线程死锁，以及解决方案@mikechen

经常会考察：

1. 线程死锁是什么
2. 多线程死锁
3. 以及如何解决死锁

阿里面试：线程死锁是什么？如何解决线程死锁？ 本篇都会讲到。

Redis缓存和MySQL数据一致性方案详解

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。

本篇主要介绍了以下几点：

1. 高并发场景下MySQL和Redis数据不一致性
2. 延时双删策略详解
3. 异步更新缓存新详解
4. 基于订阅binlog的同步机制详解

分布式

最全负载均衡详解(图文全面总结)

阿里等大型网站，都是从单机到分布式集群的过程，这就会涉及到负载均衡，这是中大型网站的必经之路。

本篇重点讲解了负载均衡相关的：

• 负载均衡的原理机制
• 负载均衡均衡的算法
• 轮循
• 加权轮循
• 源地址散列等负载算法

这些算法肯定是要掌握的。

分布式架构系统拆分原则、需求、微服务拆分步骤

大型网站淘宝都是如何从小一步步演变到分布式架构，这里会涉及到分布式服务拆分等关键点。

这篇文章主要讲了以下几点：

• 为什么需要应用拆分
• 如何拆分需求
• 如何拆分原则
• 分布式拆分实战
• 分布式架构拆分总结

从单体架构、到SOA、再到微服务的架构设计详解

架构师很多时候都是伴随公司成长的，公司都是从小公司变成大公司的。

同样的道理，技术系统也需要从单体巨石系统往分布式系统转变的，这就肯定会涉及到单体、SOA、微服务。

比如：

1、单体架构的拆分

2、SOA与微服务的区别

3、微服务的优缺点

4、微服务的消息

5、数据的去中心化

是怎样一步步从单体到SOA 微服务演变过来，作为架构师肯定需要掌握，本篇会重点详解。

分布式ID详解(5种分布式ID生成方案)

在金融、电商、支付、等产品的系统中数据日渐增长，对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息。

数据库的自增ID显然不能满足需求，此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。

本篇会重点详解分布式ID的5种算法：

分布式锁3种实现详解(数据库、缓存、Zookeeper)

目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，经常会考察到分布式锁。

这里就会涉及到3种锁的实现：

• Redis分布式锁
• 数据库分布式锁
• Zookeeper分布式锁

这篇都会讲解到具体的实现方式与优劣势比较。

微服务

Dubbo的详细介绍、设计思路、以及4大适用场景

在分布式服务过程，肯定会涉及到RPC，Dubbo为代表的RPC通信框架肯定需要掌握。

这篇文章主要讲一下几点：

• Dubbo服务框架简介
• Dubbo的架构设计思路
• Dubbo的底层实现机制
• Dubbo适用于哪些场景

微服务Dubbo和SpringCloud架构设计、优劣势比较

谈到了微服务框架，就不得不谈到Dubbo和SpringCloud。

本篇会重点谈到:

1. 架构的比较
2. 协议的比较
3. 实现的比较
4. 性能的的比较等

高并发

百万并发架构方案：LVS+Nginx+Keepalived高可用！

在构建面向百万级并发访问的服务架构时，必须兼顾高可用性、负载均衡、扩展性与运维简便性。

本篇会谈到：

1. Keepalived → 保证 LVS 不挂；
2. LVS → 抗连接洪峰；
3. Nginx → 七层分流 + 动静分离；
4. 后端 → 真正业务处理。

数据库垂直水平拆分(六大原则详解)

数据量大了之后都会涉及到数据库的拆分，究竟是垂直拆分还是水平拆分呢？

本篇会详解：

• 垂直拆分
• 水平拆分
• 拆分步骤
• 6大拆分原则

RocketMQ的架构设计、关键特性、与应用场景详解

RocketMQ是参考Kafka来实现的，在互联网领域特别是金融，用的很多，肯定是要重点学习掌握的。

本篇会重点详解RocketMQ相关的：

• RocketMQ的核心组件
• RocketMQ的架构设计
• RocketMQ的关进特性
• RocketMQ的应用场景

9大性能优化经验总结，强烈建议收藏！

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

云原生

Docker容器的原理、特征、基本架构、与应用场景

谈到云原生就不得不谈到Docker容器，本篇会重点来详解Docker：

• Docker容器的介绍
• Docker与虚拟机的区别
• Docker容器的架构原理
• Docker容器的应用场景

Kubernetes(K8S)最全详解(万字图文总结)

Kubernetes(K8S)是云原生目核心组件，也是云计算的未来，下面我就全面来详解Kubernetes(K8S)。

主要会谈到：

• 1.容器编排和调度
• 2.K8S的原理和架构
• 3.K8S的主节点架构
• 4.K8S的子节点架构

AI大模型

AI大模型最全详解(原理+架构+实现)

AI大模型（Large Language Models, LLM），几乎全部基于 Transformer 架构。

大模型（LLM，如 GPT-4、Claude 等）的破圈，本质上是参数量、数据量和算力突破临界点后产生的“涌现”现象。

如果用最通俗的比喻来解释：AI大模型就像一个“超级高考生”。

要培养出这个高考生，你需要给他顶级的天赋（算法模型）、读完人类历史上所有的书（海量数据），以及一个运转极快、永不停歇的大脑（算力与硬件）。

这三者缺一不可。

本篇会主要谈到：

• AI大模型来源
• AI大模型架构
• AI大模型实现