电商亿级系统架构设计笔记，分为：基础篇、数据库篇、缓存篇、消息队列篇、分布式服务篇、维护篇、实战篇。通过学习这份笔记，你可以系统的学会从零开始搭建亿级系统架构。其中每篇中又有具体的设计实施的笔记供大家参阅。

基础篇

01.高并发系统:它的通用设计方法是什么？

02.架构分层:我们为什么一定要这么做?

在系统从0到1的阶段,为了让系统快速上线,我们通常是不考虑分层的。但是随着业务越来越复杂，大量的代码纠缠在-起，会出现逻辑不清晰、各模块相互依赖、代码扩展性差、改动一个地方就牵一发而动全身等问题。

这时，对系统进行分层就会被提上日程，那么我们要如何对架构进行分层?架构分层和高并发架构设计又有什么关系呢?本节课，我将带你寻找答案。

03.系统设计目标(一) :如何提升系统性能?

提到互联网系统设计,你可能听到最多的词儿就是“三高”，也就是“高并发”“高性能”"高可用” ，它们是互联网系统架构设计永恒的主题。在前两节课中，我带你了解了高并发系统设计的含义，意义以及分层设计原则，接下来,我想带你整体了解一下高并发系统设计的目标，然后在此基础上，进入我们今天的话题:如何提升系统的性能?

04.系统设计目标(二) :系统怎样做到高可用?

05.系统设计目标(三) :如何让系统易于扩展?

数据库篇

07.池化技术:如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?

从本节开始我将用一个虚拟的系统作为贯穿整个课程的主线，说明当这个系统到达某一个阶段时，我们会遇到什么问题，然后要采用什么样的方案应对，应对的过程中又涉及哪些技术点。通过这样的讲述方式，力求以案例引出问题,能够让你了解遇到不同问题时,解决思路是怎样的，当然，在这个过程中，我希望你能多加思考,然后将学到的知识活学活用到实际的项目中。

08.数据库优化方案(一) :查询请求增加时，如何做主从分离?

09.数据库优化方案(二) : 写入数据量增加时，如何实现分库分表?

10.发号器:如何保证分库分表后ID的全局唯一性?

11. NoSQL:在高并发场景下，数据库和NoSQL如何做到互补?

缓存篇

12.缓存:数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速?

13.缓存的使用姿势(一) :如何选择缓存的读写策略?

14.缓存的使用姿势(二) :缓存如何做到高可用?

前面几节课，我带你了解了缓存的原理、分类以及常用缓存的使用技巧。我们开始用缓存承担大部分的读压力，从而缓解数据库的查询压力，在提升性能的同时保证系统的稳定性。这时,你的电商系统整体的架构演变成下图的样子:

15.缓存的使用姿势(三) :缓存穿透了怎么办?

16. CDN:静态资源如何加速?

消息队列篇

17.消息队列:秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?

首先我就带你了解了高并发系统设计的三个目标:性能、可用性和可扩展性，而在提升系统性能方面，我们一直关注的是系统的查询性能。也用了很多的篇幅去讲解数据库的分布式改造，各类缓存的原理和使用技巧。究其原因在于,我们遇到的大部分场景都是读多写少，尤其是在-个系统的初级阶段。

18.消息投递:如何保证消息仅仅被消费一次?

19.消息队列:如何降低消息队列系统中消息的延迟?

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分布式服务篇

21.系统架构:每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗?

22.微服务架构:微服务化后，系统架构要如何改造?

23. RPC框架: 10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用?

24.注册中心:分布式系统如何寻址?

25.分布式Trace:横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查?

26.负载均衡:怎样提升系统的横向扩展能力?

27. API网关:系统的门面要如何做呢?

到目前为止，你的垂直电商系统在经过微服务化拆分之后,已经运行了一段时间了，系统的扩展性得到了很大的提升,也能够比较平稳地度过高峰期的流量了。

不过最近你发现，随着自己的电商网站知名度越来越高，系统迎来了一些“不速之客”,在凌晨的时候，系统中的搜索商品和用户接口的调用量，会有急剧的上升,持续一段时间之后又回归正常。

28.多机房部署:跨地域的分布式系统如何做?

29. Service Mesh:如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?

维护篇

30.给系统加上眼睛:服务端监控要怎么做?

在一个项目的生命周期里，运行维护占据着很大的比重，在重要性上,它几乎与项目研发并驾齐驱。而在系统运维过程中，能够及时地发现问题并解决问题，是每一个团队的本职工作。所以,你的垂直电商系统在搭建之初，运维团队肯定完成了对于机器CPU、内存、磁盘、网络等基础监控,期望能在出现问题时，及时地发现并且处理。你本以为万事大吉，却没想到系统在运行过程中，频频得到用户的投诉，原因是: