高并发系统设计40问
唐扬
美图公司技术专家
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 为什么你要学习高并发系统设计？
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基础篇 (6讲)
01 | 高并发系统：它的通用设计方法是什么？
02 | 架构分层：我们为什么一定要这么做？
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03 | 系统设计目标（一）：如何提升系统性能？
04 | 系统设计目标（二）：系统怎样做到高可用？
05 | 系统设计目标（三）：如何让系统易于扩展？
06 | 面试现场第一期：当问到组件实现原理时，面试官是在刁难你吗？
演进篇 · 数据库篇 (5讲)
07 | 池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？
08 | 数据库优化方案（一）：查询请求增加时，如何做主从分离？
09 | 数据库优化方案（二）：写入数据量增加时，如何实现分库分表？
10 | 发号器：如何保证分库分表后ID的全局唯一性？
11 | NoSQL：在高并发场景下，数据库和NoSQL如何做到互补？
演进篇 · 缓存篇 (6讲)
12 | 缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？
13 | 缓存的使用姿势（一）：如何选择缓存的读写策略？
14 | 缓存的使用姿势（二）：缓存如何做到高可用？
15 | 缓存的使用姿势（三）：缓存穿透了怎么办？
16 | CDN：静态资源如何加速？
加餐 | 数据的迁移应该如何做？
演进篇 · 消息队列篇 (6讲)
17 | 消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求？
18 | 消息投递：如何保证消息仅仅被消费一次？
19 | 消息队列：如何降低消息队列系统中消息的延迟？
20 | 面试现场第二期：当问到项目经历时，面试官究竟想要了解什么？
用户故事 | 从“心”出发，我还有无数个可能
期中测试 | 10道高并发系统设计题目自测
演进篇 · 分布式服务篇 (9讲)
21 | 系统架构：每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗？
22 | 微服务架构：微服务化后系统架构要如何改造？
23 | RPC框架：10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用？
24 | 注册中心：分布式系统如何寻址？
25 | 分布式Trace：横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查？
26 | 负载均衡：怎样提升系统的横向扩展能力？
27 | API网关：系统的门面要如何做呢？
28 | 多机房部署：跨地域的分布式系统如何做？
29 | Service Mesh：如何屏蔽服务化系统的服务治理细节？
演进篇 · 维护篇 (7讲)
30 | 给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做？
31 | 应用性能管理：用户的使用体验应该如何监控？
32 | 压力测试：怎样设计全链路压力测试平台？
33 | 配置管理：成千上万的配置项要如何管理？
34 | 降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响？
35 | 流量控制：高并发系统中我们如何操纵流量？
36 | 面试现场第三期：你要如何准备一场技术面试呢？
实战篇 (2讲)
37 | 计数系统设计（一）：面对海量数据的计数器要如何做？
38 | 计数系统设计（二）：50万QPS下如何设计未读数系统？
高并发系统设计40问
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34 | 降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响？
唐扬 2019-12-11
你好，我是唐扬。
到目前为止，你的电商系统已经搭建了完善的服务端和客户端监控系统，并且完成了全链路压测。现在呢，你们已经发现和解决了垂直电商系统中很多的性能问题和隐患。但是千算万算，还是出现了纰漏。
本来，你们对于应对“双十一”的考验信心满满，但因为欠缺了一些面对巨大流量的经验，在促销过程中出现了几次短暂的服务不可用，这给部分用户造成了不好的使用体验。事后，你们进行了细致的复盘，追查出现故障的根本原因，你发现，原因主要可以归结为两大类。
第一类原因是由于依赖的资源或者服务不可用，最终导致整体服务宕机。举例来说，在你的电商系统中就可能由于数据库访问缓慢，导致整体服务不可用。
另一类原因是你们乐观地预估了可能到来的流量，当有超过系统承载能力的流量到来时，系统不堪重负，从而出现拒绝服务的情况。
那么，你要如何避免再次出现这两类问题呢？我建议你采取降级、熔断以及限流的方案。限流是解决第二类问题的主要思路（下一节课，我会着重讲解）。今天这节课，我主要讲一下解决第一类问题的思路：降级和熔断。
不过在此之前，我先带你了解一下这个问题为何存在，因为你只有弄清楚出现故障的原理，才能更好地理解熔断降级带来的好处。
雪崩是如何发生的
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精选留言(6)
阿卡牛不怕你说不行，就怕你不吭声作者回复: 很形象，^_^
2019-12-13 4
魏春河看着熔断状态变更示意图有问题，状态变化和箭头提示对应有错误2019-12-11 1
tt嗯，新功能上线时通过开关来实现快速的回滚，即从高版本回滚到低版本也是一种降级。
这样有选择的降级就和蓝绿发布连接在一起了2019-12-11 1
电光火石请问，如果核心业务，比如说双十一的时候，支付场景下，银行跟不上这么大的流量，那这个时候熔断和降级其实都不合适，应该怎么做，谢谢了！作者回复: 应该是限流吧。
另外支付调用银行的接口可以是异步的，然后等待银行的回调，这样就可以把支付请求放入队列，用户的感知是支付成功有些延迟2019-12-17
星空123dubbo的监控中心也有降级作者回复: 是框架提供的降级策略
2019-12-14
蓝魔丶请教老师一个问题，熔断和开关降级都是有损的处理方式，文中提到是针对非核心业务，但是如果核心业务也遇到两类问题的困扰的时候，需要怎么处理？不能采用熔断和开关降级这种方式吗？如果采用后面讲到限流降级可以保证核心业务的可用性，但是还是感觉是有损的，毕竟可能会丢弃部分请求，或者返回错误，所以针对核心业务有什么更好的方式处理吗？尽量对核心业务的损耗更低作者回复: 可以使用限流，也可以设置合适的超时时间，还可以扩容
2019-12-11
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