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写了4年的Java代码,高并发都不会,你还做什么程序员?

不知道并行和并发的程序员可以做什么

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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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!

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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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