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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