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开篇词｜高并发系统，技术实力的试金石
01｜结构梳理：大并发下，你的数据库表可能成为性能隐患
02｜缓存一致：读多写少时，如何解决数据更新缓存不同步？
03｜Token：如何降低用户身份鉴权的流量压力？
04｜同城双活：如何实现机房之间的数据同步？
05｜共识Raft：如何保证多机房数据的一致性？
06｜领域拆分：如何合理地拆分系统？
07｜强一致锁：如何解决高并发下的库存争抢问题？
08｜系统隔离：如何应对高并发流量冲击？
09｜分布式事务：多服务的2PC、TCC都是怎么实现的？
10｜稀疏索引：为什么高并发写不推荐关系数据库？
11｜链路追踪：如何定制一个分布式链路跟踪系统 ？
12｜引擎分片：Elasticsearch如何实现大数据检索？
13 - 实时统计：链路跟踪实时计算中的实用算法
14｜跳数索引：后起新秀ClickHouse
15｜实践方案：如何用C++自实现链路跟踪？
16｜本地缓存：用本地缓存做服务会遇到哪些坑？
17｜业务脚本：为什么说可编程订阅式缓存服务更有用？
18｜流量拆分：如何通过架构设计缓解流量压力？
19｜流量调度：DNS、全站加速及机房负载均衡
20｜数据引擎：统一缓存数据平台
21｜业务缓存：元数据服务如何实现？
22｜存储成本：如何推算日志中心的实现成本？
23｜网关编程：如何通过用户网关和缓存降低研发成本？
24｜性能压测：压测不完善，效果减一半
期末测验｜来赴一场100分之约！
答疑课堂｜思考题答案（一）
结束语｜为者常成，行者常至