来源：mikechen的互联网架构
大家好，我是mikechen。
我之前反复讲过：高并发属于大厂高薪的必备技能，也是进阶架构师的核心技能。如果简历上有高并发的研发经验，你的薪资立马飙涨，而且大厂对于掌握高并发的同学，那真的不要太喜欢了。
说了这么多，就是告诉你高并发实在是太重要了。
为了让大家更好掌握好高并发架构，这里我写了一个高并发架构系列，希望能帮助到更多的人
一文详解吞吐量、QPS、TPS、并发数等高并发指标
想了解高并发，你需要了解高并发的场景，以及高并发对应的几大核心性能指标。
这篇文章会详解以下几大高并发性能指标：
系统吞度量
QPS
TPS
QPS与TPS的区别
RT响应时间
并发数Concurrency
相信你看完，你会对高并发有一个整体的了解。
什么是流量削峰？如何解决秒杀业务的削峰场景
大家都知道阿里双11秒杀就是典型的高并发场景，针对这样的高并发场景，我们应该怎样来应对，这就不得不谈到流量削峰(非常重要)。
这篇文章会详解以下几点：
什么是流量削峰
分层过滤的核心思想
分层过滤的核心原则
流量削峰的解决方案
Redis缓存和MySQL数据一致性方案详解
在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节，所以需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。
读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新，比如：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
这篇文章就会详解以上缓存与数据库不一致的具体解决方案。
Redis哨兵、复制、集群的设计原理与区别
高并发高性能的利器就是缓存，一般我们都会采用集群的方式来建立缓存，所以你需要了解缓存集群，以及保障集群的可用性。
这篇会详解到以下几点：
Redi哨兵机制
Redis集群机制
Redis复制机制
史上最全负载均衡原理图文详解
当系统面临高并发大流量的访问，通常都会使用增加服务器数量来进行横向扩展，使用集群和负载均衡提高整个系统的处理能力。
无论是分布式还是高并发高性能都会涉及负载均衡，所以需要深入了解负载均衡相关底层原理与算法。
这篇文章会详解以下几点：
为什么需要负载均衡
负载均衡的底层原理
负载均衡的几大算法
负载均衡的分类
二层、三层、四层、七层负载均衡等
数据库分库分表、读写分离的原理实现，使用场景
应对大流量的场景，除了会涉及缓存的拦截，还会涉及到数据库的应对大数量的优化操作，比如大家熟知的典型分库分表、读写分离等场景。
这篇文章会详解以下几点：
分库分表的原理和实现
分库分表相关的中间件
读写分离的原理和实现
分库分表读写分离总结
如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等5大难题
高并发的场景肯定短期对缓存压力比较大，所以你肯定需要深入了解缓存的应对策略，比如高并发的场景下如何应对：
缓存雪崩
缓存穿透
缓存并发等场景
这篇文章都会一一来详解如何应对。
9大性能优化经验总结，强烈建议收藏！
为了提升性能，肯定会从全局以及局部优化，这就会涉及到架构以及数据库以及前后端的优化。
这篇文章会重点讲解以下几点性能优化：
1.代码优化
2.数据库优化
3.架构层面优化
4.分布式缓存优化
5.异步化优化
6.Web前段优化
6.服务化优化
7.硬件升级优化
8.搜索优化
9.产品逻辑优化
Web前端优化最佳实践(附Web优化工具集锦）
针对高并发大流量的场景，上面我都是重点讲解后端，但是别忘了前段也是非常重要的优化点。
这篇文章会详解以下几点：
大型网站Web优化最佳实践
YSlow Web优化最佳实践
Web性能优化工具
什么是高并发？高并发与多线程的关系与区别？
很多同学经常把高并发与多线程并发搞混淆，以下这篇文章都会详细讲解两者的区别。
Java多线程与并发系列从0到1全部合集，强烈建议收藏！
了解了高并发与多线程并发的关系后，强烈建议需要深入了解Java并发编程，这会极大的提升你的高并发内功，因为技术背后的思想都是相同的。
这篇文章会重点讲解以下几点：
Java多线程超级详解
Volatile、Synchronized、CAS等的实现原理
4种Java线程池的使用与核心原理
Java锁详解：独享锁/共享锁+公平锁/非公平锁+乐观锁/悲观锁
7大Java并发容器详解及使用场景
4大并发工具类详解等