前言：

随着淘宝购物节和抖音直播平台带货的火热，大批促销活动涌现，「秒杀」这个词也越来越频繁地出现在我们的生活里。

除了那些头部的电商公司，某多、某东，还有各种街、某会、某品等，甚至是一些老牌的传统企业，比如苏宁、国美等，也跟着做起了秒杀活动。

因此，现在去面试互联网Java/后端开发等岗位，秒杀系统是绝对绕不开的一趴：

• 如何在暴增流量下保持系统的稳定而不宕机？
• 保证数据的准确性而不超卖？
• 怎样减轻高并发情况下对数据库造成的极大负载压力？
• Redis的数据类型，以及每种数据类型的使用场景？
• 如何基于 SpringBoot+Redis 实现秒杀系统？
• ……

更有甚者，直接问你一些Java基础的东西，这一点，相信面试过大厂的人都知道。越是底层的东西，问得越细。

秒杀系统为什么如此经典，常常被人拿出来讲？

因为它是一个典型的读远大于写的业务场景。同样地，抢票软件也是这个逻辑，1趟火车只放2000张票，可是却有成百上千万人同时在网站上抢票，看到这里你大概意识到这类业务为什么难做了。

此外任何大型网站应用，只要涉及大流量、高并发，都免不了在浏览器层、站点层、服务层、数据层这几层核心上下功夫。

因此，秒杀系统的调优策略，放在很多分布式系统中都是适用的：

"请求超过了系统负载怎么办？如何保证分布式事务中的消息不丢失？什么情况下使用 Redis 缓存……"

一位在编程界摸打滚爬10余年的程序员，希望能给你带来帮助

总览目录

由于文章篇幅的限制小编就用截图的方式给大家展示需要获取完整版的小伙伴点赞+转发
私信回复【学习】即可免费获取

基础篇

高并发系统

架构分层

数据库篇

池化技术

数据库优化方案

缓存篇

缓存：

消息队列篇

消息队列

消息队列

分布式服务篇

系统架构

微服务架构

维护篇

服务端监控要怎么做？

降级熔断

实战篇

计数系统设计

信息流设计

百战百胜Java面试题

转发+关注后私信（学习）即可免费获取！