课程目录

开篇词 (1讲)

  1. 开篇词｜高并发系统，技术实力的试金石

热点加餐 (3讲)

  1. AIGC应用｜魔改GPT，快速打造一个私人助手
  2. 多层依赖：如何避免落入数据服务接口的陷阱？
  3. 日志上传：如何高效接收海量上传的日志？

用户中心：读多写少的系统高并发优化实践 (5讲)

  1. 01｜结构梳理：大并发下，你的数据库表可能成为性能隐患
  2. 02｜缓存一致：读多写少时，如何解决数据更新缓存不同步？
  3. 03｜Token：如何降低用户身份鉴权的流量压力？
  4. 04｜同城双活：如何实现机房之间的数据同步？
  5. 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 (5讲)

  1. 06｜领域拆分：如何合理地拆分系统？
  2. 07｜强一致锁：如何解决高并发下的库存争抢问题？
  3. 08｜系统隔离：如何应对高并发流量冲击？
  4. 09｜分布式事务：多服务的2PC、TCC都是怎么实现的？
  5. 答疑课堂｜思考题答案（一）

基础服务：写多读少的链路跟踪系统 (6讲)

  1. 10｜稀疏索引：为什么高并发写不推荐关系数据库？
  2. 11｜链路追踪：如何定制一个分布式链路跟踪系统 ？
  3. 12｜引擎分片：Elasticsearch如何实现大数据检索？
  4. 13 _ 实时统计：链路跟踪实时计算中的实用算法
  5. 14｜跳数索引：后起新秀ClickHouse
  6. 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 (4讲)

  1. 16｜本地缓存：用本地缓存做服务会遇到哪些坑？
  2. 17｜业务脚本：为什么说可编程订阅式缓存服务更有用？
  3. 18｜流量拆分：如何通过架构设计缓解流量压力？
  4. 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 (6讲)

  1. 20｜数据引擎：统一缓存数据平台
  2. 21｜业务缓存：元数据服务如何实现？
  3. 22｜存储成本：如何推算日志中心的实现成本？
  4. 23｜网关编程：如何通过用户网关和缓存降低研发成本？
  5. 24｜性能压测：压测不完善，效果减一半
  6. 答疑课堂｜思考题答案（二）

结束语&结课测试 (2讲)

  1. 结束语｜为者常成，行者常至
  2. 结课测试｜来赴一场100分之约！