写了4年的Java代码，高并发都不会，你还做什么程序员？

天天说高并发、高并发，到底啥tm是高并发啊！你们有这种困扰吗？

"秒杀活动"、"抢红包"、"微博热搜"、"12306抢票"、"共享单车拉新"等都是高并发的典型业务场景。

那么如何解决这些业务场景背后的难点问题呢?

• 秒杀系统中，QPS达到10万/s时，如何定位并解决业务瓶颈?

• 明星婚恋话题不断引爆微博热搜，如何确保系统不宕机?

• 共享单车充值活动，如何保证不超卖?

• ......

同一时间、海量用户的高频访问对任何平台都是难题，但可喜的是，虽然业务场景不同，设计和优化的思想却是万变不离宗。

如果你掌握了高并发系统设计的核心技术点(缓存、池化、异步化、负载均衡、队列、降级熔断等)。

深化成自己的知识体系，解决这些业务问题将不在话下，应对自如。

不少技术能力极强的工程师依旧会被“高并发”所困，这与知识储备不足，无法系统化地掌握核心技术有很大关系。

如果你想成为一名有核心竞争力的Java程序员，必须要有高并发经验，有人可能会问：“没有进过大厂，怎么来的高并发经验呢？”

很简单去学习，技术人要不断汲取新的营养，更要能将技术知识应用到实际业务中，这样才能提升竞争力，突破职场瓶颈。 

看书、学习，虽然不如实实在在的工作经验有用，但多多少少可以弥补一些，以便帮助自己进入互联网行业的大门。

正好，今天就有一场直播，BATJ名师授课，在线答疑，带你聊聊那些关于“高并发”的小秘密！

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纲

1

IO高并发优化,从一万到百万并发性能优化

1、双十一亿级并发下IO模型的优劣

2、高并发下IO模型高频面试题

3、高并发下同步IO与异步IO的区别

4、高并发下阻塞IO与非阻塞IO的本质

5、高并发下多路复用器原理及实现区别

6、高并发下select、poll、epoll原理解析

7、高并发下服务器如何突破十万、百万并发

8、高并发下netty性能和IO模型的对应关系

9、高并发下内核提供的系统调用原理

10、高并发下中断及线程调度原理

11、高并发下redis、nginx的io模型分别是如何实现的

12、高并发下kafka使用的IO模型和netty是否一样

2

极限并发下多线程引发的性能问题以及调优策略

1、从响应和吞吐的高维度理解什么是高并发调优

2、为什么有了synchronized还需要JUC？

3、为什么CAS和AQS是JUC的核心？

4、可见、有序、原子-深入JVM源码理解多线程三大特性

5、门闩（Latch）同步器适用于什么场景？

6、篱笆（Barrier）同步器适用于什么场景？

7、信号量（Semaphore）同步器适用于什么场景？

8、阶段同步器（Phaser）适用于什么场景？

9、原生锁支持（LockSupport）适用于什么场景？

10、三大场景在实战中运用线程池提升系统性能

11、生产环境中的线程池如何监控？

12、线程池有哪些拒绝策略？

13、有哪些拒绝策略应用在生产环境中？

14、线程池有哪些在实际中的应用场景

3

极限并发下分布式事务的常见问题及最优解决方案

1、分布式场景系统中数据一致性问题如何解决 

2、分布式事务的设计思路分析。

3、两阶段提交协议、三阶段提交协议。

4、组合存储组件，分布式事务如何解决？

5、TCC（Try Confirm Cancel）解决方案。

6、阿里巴巴分布式事务框架：Seata实际落地方案。

7、消息队列+本地事件表+定时任务方案。

8、自定义可靠消息服务方案。

9、最大努力通知方案。

4

极限并发下常用中间件该如何选型

1、Nginx+Redis+MQ+DB下秒杀实现原理

2、Nginx+Redis+MQ+DB下限购实现原理

3、Nginx+Redis+MQ+DB下亿级流量实现原理

4、Redis在架构中的意义

5、分布式微服务是快了还是慢了

6、高可用和可用性对架构的重要性

7、CP v.s AP，在CAP中，到底有没有CP

8、Redis集群在架构中的重要意义

5

JUC技术核心AQS同步队列设计与实现

1、Java并发包JUC结构体系

2、ReentrantLock背后的哲学

3、小白都能听得懂的：AQS设计与思考

4、小白都能听得懂的：AQS实现与优化

5、独家详解：AQS核心代码逐行分解

6、独家解密：AQS虚假唤醒问题？Doug Lea Bug还是故意为之！

今晚20:00开始直播

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好了，回归主题

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你会有哪些收获呢

程序员面试技巧、避坑经验

突破现阶段技术瓶颈

优化简历增加面试邀约次数

面试中如何搞定技术面、HR面

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