这门课在解决什么实际问题

做后端开发的都知道，普通的增删改查项目很难在简历上拉开差距。真正有挑战的是高并发、海量数据和系统稳定性。这门课的核心价值，不在于复刻一个小红书的全部功能，而是拆解亿级流量场景下的架构难点。比如，当一个大V发布内容时，如何避免服务器被瞬间的请求打垮；海量关注关系和动态流，怎样存储才能既快又省。

很多课程只讲单体应用，但实际工作中，大厂的社交产品早已进入微服务和分布式时代。这门课重点讲透从产品设计到技术落地的全流程，涵盖架构设计、业务逻辑以及性能优化。它试图回答一个关键问题：面对百万甚至千万级的用户行为，底层架构该如何支撑？这对于想跳出 CRUD 舒适区、理解大型系统运作逻辑的开发者来说，是一次难得的实战机会。

适合什么基础，建议先看哪几块

课程定位为从零开始，但这并不意味着你可以完全零基础入门。建议读者具备 Java 基础语法能力，并对 Spring Boot、MySQL 等主流技术栈有基本认知。如果你从未接触过分布式概念，可能会在前半段感到吃力，但这正是建立全局观的好时机。

在学习顺序上，不要一上来就纠结细节代码。首先建议通读架构设计部分，理解整体模块划分和核心技术选型，这是后续所有实现的基石。其次，重点关注社交大V场景下的海量数据处理方案，这部分往往是面试中的高频考点，也是区分初级和中高级工程师的关键。最后，再深入具体的业务代码实现，对照视频里的思路，自己动手搭建环境并调试。资料配合方面，建议边看边敲，遇到报错不要急着复制答案，先尝试根据日志定位问题，这样才能真正内化为自己的技能。

学完能独立做什么

完成本课程后，你应该能够独立设计出符合高并发要求的社交应用后端架构。具体来说，你可以熟练运用缓存策略、消息队列和分库分表等技术手段，解决数据读写压力和系统扩展性问题。更重要的是，你将建立起一套完整的工程思维：在面对业务需求时，不再只想着写功能，而是会先评估数据规模、流量峰值和技术风险，从而制定出合理的实施方案。

这种能力对于晋升或跳槽大厂非常有价值。面试官看重的往往不是你背了多少八股文，而是你是否真的处理过复杂场景。通过这门课，你不仅拥有了一份可以详细讲解的项目经历，更掌握了应对未来类似挑战的方法论。记住，资料只是辅助，真正的成长来自于你对每一个架构决策背后原因的深度思考。

课程目录

├── 1-1_01-课程介绍/ │ └── [ 82M] 1-2_02小红书相关业务介绍 ├── 1-2_02-关注服务(关注用户，关注列表，粉丝列表)架构设计与落地/ │ ├── [216M] 1-1_03粉丝数与关注数如何设计和优化 │ ├── [ 86M] 1-2_04粉丝数与关注数代码如何落地 │ ├── [ 82M] 1-3_05通用粉丝列表和关注列表如何设计与实现 │ ├── [146M] 1-4_06千万粉丝用户粉丝列表和关注列表如何进行优化 │ ├── [ 65M] 1-5_07热点事件瞬间涨粉几百万导致的缓存穿透、缓存击穿以及雪崩如何应对 │ ├── [ 29M] 1-6_08某演员突然爆火，用户关注并发写操作太高，服务扛不住了怎么办 │ ├── [ 31M] 1-7_09高并发关注业务场景下MQ优化最佳实践 │ ├── [152M] 1-8_10十亿级关系链数据库如何分库分表 │ ├── [8.3M] 1-9_11大V突然爆火，粉丝直接涨到几千万数据库中的数据太多了怎么办 │ └── [ 48M] 1-10_12十亿级用户关系粉丝列表代码落地实现 ├── 1-3_03-计数服务(点赞数，评论数等)架构设计与落地/ │ ├── [ 15M] 1-1_13通用点赞计数功能如何实现 │ ├── [ 37M] 1-2_14计数服务DB设计层面如何进行优化以及如何分库分表 │ ├── [ 29M] 1-3_15通用点赞计数代码落地实现 │ ├── [ 37M] 1-4_16计数并发太高导致结果不准确如何处理 │ ├── [8.3M] 1-5_17巧用缓冲区让你的计数程序起飞 │ ├── [ 43M] 1-6_18模糊计数和精准计数架构设计 │ ├── [117M] 1-7_18_2补录数据对齐和缓冲区设计与实现 │ ├── [ 48M] 1-8_19通过鹿晗官宣事件来分析对于爆火帖子的计数业务如何优化 │ ├── [ 45M] 1-9_20大数据量场景如何高效判断用户是否已经点过赞 │ ├── [ 74M] 1-10_21大数据量场景点赞用户的详情如何查看 │ ├── [ 44M] 1-11_22大数据量场景点赞用户的详情最终实现 │ └── [ 75M] 1-12_23大数据量场景点赞用户的详情代码落地实现 ├── 1-4_04-社交帖子Feed流架构设计与落地/ │ ├── 【更多it资源 www.】小红书项目 │ ├── [ 24M] 1-1_25从产品方面来分析一下帖子这个功能如何实现 │ ├── [ 72M] 1-2_26帖子数据库如何设计 │ ├── [ 19M] 1-3_27通用查看帖子功能如何设计 │ ├── [ 48M] 1-4_28通用发帖功能如何设计 │ ├── [ 23M] 1-5_29上亿帖子的数据库如何进行分库分表与优化？ │ ├── [ 10M] 1-6_30帖子Redis缓存如何进行设计(一) │ ├── [ 24M] 1-7_31帖子Redis缓存如何进行设计(二) │ ├── [ 87M] 1-8_32百亿级帖子中心查询优化最佳实践 │ ├── [ 49M] 1-9_33百亿级帖子查询代码落地实现 │ ├── [162M] 1-10_34Feed流如何设计和实现 │ ├── [130M] 1-11_35Feed流如何优化 │ ├── [ 39M] 1-12_36Feed流整体架构流程以及缓存如何设计 │ ├── [ 48M] 1-13_37Feed流代码落地 │ ├── [ 83M] 1-14_38微博，小红书，抖音附近的人如何实现 │ └── [ 42M] 1-15_39附近的人代码落地 ├── 1-5_05-评论系统架构设计与落地/ │ ├── [ 51M] 1-1_40评论系统介绍和数据库如何设计 │ ├── [ 32M] 1-2_41评论系统存储服务如何选择 │ ├── [ 65M] 1-3_42通用评论系统代码落地 │ ├── [102M] 1-4_43十亿级评论系统架构和数据库如何设计 │ ├── [ 49M] 1-5_44十亿级评论系统缓存如何设计 │ ├── [ 70M] 1-6_45十亿级评论系统可用性如何保证 │ ├── [ 48M] 1-7_46十亿级评论系统分库分表 │ ├── [ 39M] 1-8_47通用判断是否给评论点赞如何进行设计 │ ├── [ 69M] 1-9_48大数据量场景下如何构建高性能的是否点赞功能 │ ├── [112M] 1-10_49查询根评论，查询是否点赞代码如何实现 │ ├── [ 52M] 1-11_50新增修改评论，点赞，取消点赞评论代码如何实现 │ └── [ 25M] 1-12_51敏感词匹配系统介绍和底层算法选择 ├── 1-6_06-用户签到设计与落地/ │ ├── [ 53M] 1-1_54千万日活用户签到架构如何设计与实现 │ └── [ 27M] 1-2_55千万日活用户签到代码实现 ├── 1-7_07-多级缓存在项目中的实践/ │ ├── [176M] 1-1_56多级缓存在项目中的实践本地缓存如何选择 │ └── [226M] 1-2_57面试常问的缓存读写淘汰算法详解 ├── 1-8_08-企业级热点探测系统落地/ │ ├── [ 87M] 1-1_58热点探测服务的原理和实现 │ ├── [ 34M] 1-2_59JDhotkey开发实战 │ ├── [124M] 1-3_60JDhotkey架构解析 │ └── [299M] 1-4_61JDhotkey源码解析 ├── 1-9_09-小红书社交架构代码落地实战/ │ ├── 更多it资源 www. │ ├── [ 36M] 1-1_62小红书项目架构技术选型(1) │ ├── [ 87M] 1-2_63小红书项目架构技术选型(2) │ ├── [ 47M] 1-3_64小红书项目架构技术选型(3) │ ├── [ 46M] 1-4_65小红书项目架构讲解 │ ├── [151M] 1-5_66关注服务整体代码讲解 │ ├── [ 96M] 1-6_67计数服务架构整体落地讲解 │ ├── [125M] 1-7_68计数服务整体代码落地讲解和如何包装简历 │ ├── [126M] 1-8_69帖子服务查询代码落地讲解 │ ├── [161M] 1-9_70查询点赞详情，判断是否点赞代码落地讲解 │ └── [ 51M] 1-10_71敏感词匹配系统代码落地讲解 ├── 1-10_10-购物车架构设计与落地/ │ ├── 【更多it资源 www.】 │ ├── [2.8M] 1-1_56购物车介绍 │ ├── [ 40M] 1-2_57从产品角度来分析电商购物车业务流程 │ ├── [ 79M] 1-3_58购物车功能需求和技术解决方案 │ ├── [105M] 1-4_59通用购物车如何设计和实现 │ ├── [ 96M] 1-5_60购物车缓存如何进行设计 │ ├── [149M] 1-6_61通用购物车代码落地 │ ├── [100M] 1-7_62购物车如何进行优化(1) │ └── [107M] 1-8_63购物车如何进行优化(2) ├── 11-商品中心设计与落地/ │ ├── [ 33M] 01_01、商品中心整体架构和数据库设计 │ ├── [ 19M] 02_02.商品结构化设计-类目设计 │ ├── [ 34M] 03_03.商品结构化设计-属性设计 │ ├── [ 13M] 04_04.商品基本概念和SPU，SKU发布流程 │ ├── [ 30M] 05_05.商品中心实际落地问题剖析 │ ├── [ 74M] 06_06.通用的商品详情页如何设计与实现 │ └── [ 14M] 07_07.10w+qps商品详情页如何设计与实现 ├── 

12 优惠券架构设计与落地/ │ ├── [ 29M] 01_1.优惠券产品分析(1) │ ├── [ 48M] 02_2.优惠券产品分析(2) │ ├── [ 27M] 03_3.优惠券产品分析(3) │ ├── [ 43M] 04_4.优惠券数据库设计 │ ├── [4.4M] 05_5.活动促销数据库设计 │ ├── [ 11M] 06_6.新增优惠券后台设计 │ ├── [ 49M] 07_7.新增优惠券模板代码实现 │ ├── [ 30M] 08_8.优惠券热点库存问题及解决方案(1) │ ├── [ 13M] 09_9.优惠券热点库存问题及解决方案(2) │ ├── [ 37M] 10_10.优惠券码生成问题及解决方案 │ ├── [ 12M] 11_11.过期优惠券模板业务讲解 │ ├── [ 28M] 12_12.过期优惠券模板代码实现 │ ├── [ 36M] 13_13.领取优惠券代码实现 │ ├── [ 16M] 14_14.查询优惠券代码实现 │ ├── [ 14M] 15_15.查询匹配优惠券代码实现 │ ├── [ 22M] 16_16.优惠券过期代码实现 │ ├── [ 23M] 17_18.在优惠券项目中导入leaf框架 │ ├── [ 20M] 18_17.使用leaf生成优惠券码 │ └── [ 18M] 19_19.修改项目使用leaf生成优惠券码 ├── 

13 如何去面试/ │ ├── [ 34M] 01_1.小红书项目整体如何包装简历以及如何进行面试 │ ├── [ 52M] 02_2.关注服务如何包装简历以及如何进行面试 │ ├── [ 38M] 03_3.计数服务如何包装简历以及如何进行面试 │ └── [ 19M] 04_4.帖子及feed流如何进行面试 ├── 资料代码/