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我们提到，存储节点间互相复制数据是一种常见的，提升系统可用性和性能的方式，那么你还了解哪些组件有使用这种方式呢？它们的复制方式又是如何的呢？
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分库分表实际上是分布式存储中一种数据分片的解决方案，那么你还了解哪些分布式存储组件也使用了类似的技术呢？它的实现方式你了解吗？
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了解了分布式发号器的实现原理和生成 ID 的特性，那么在你的系统中你的 ID 是如何生成的呢？
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NoSQL 数据库是可以与传统的关系型数据库配合，一起解决数据存储问题的，那么在日常工作中，你用到了哪些 NoSQL 数据库呢？在选型的时候是基于什么样的考虑呢？
“高并发” 系统设计 - 缓存篇
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14 缓存的使用姿势(一):如何选择缓存的读写策略
15 缓存的使用姿势(二）:缓存如何做到高可用
16 缓存的使用姿势(三）:缓存穿透了怎么办
17 C D N:静态资源如何加速
18 数据的迁移应该如何做
“高并发” 系统设计 - 缓存篇 举一反三巩固必问思考题：
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你在日常工作中看到了哪些使用了缓存思想的设计呢？
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思考一下在日常工作中使用缓存时都使用了哪些缓存的读写策略呢？
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结合自身过往的经历，来聊一聊缓存高可用的重要性，比如当缓存高可用性下降会造成什么严重问题呢？你们又是如何来保证缓存的高可用的呢？
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在你的日常工作中还会有哪些解决缓存穿透的方案呢？
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CDN 的可用性对系统至关重要，那么你可以思考一下除了 CDN 厂商对于 SLA 的保证之外，还有什么方案可以保证 CDN 的可用性？
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结合实际工作的经验，分享一下在做数据迁移的时候都采用了哪些方案吗？这些方案你觉得它的优势和劣势分别是什么呢？
“高并发” 系统设计 - 消息队列篇
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19 消息队列:秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求
20 消息投递:如何保证消息仅仅被消费一次
21 消息队列:如何降低消息队列系统中消息的延迟
22 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
“高并发” 系统设计 - 消息队列篇 举一反三巩固必问思考题：
“高并发” 系统设计 - 分布式服务篇
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23 从“心”出发，我还有无数个可能
24 高并发系统设计期中测试题目解析
25 系统架构:每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗
26 微服务架构:微服务化后系统架构要如何改造
27 R P C 框架:10万 Q P S 下如何实现毫秒级的服务调用
28 注册中心:分布式系统如何寻址
29 分布式Trace :横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查
30 负载均衡:怎样提升系统的横向扩展能力
31 A P I 网关:系统的门面要如何做呢
32 多机房部署:跨地域的分布式系统如何做
33 Service Mesh:如何屏蔽服务化系统的服务治理细节
“高并发” 系统设计 - 分布式服务篇 举一反三巩固必问思考题：
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在实际的项目中，你可能已经将系统拆分成的服务部署了，那么在一开始，你在开发和运维的过程中是遇到了哪些问题促使你走上了微服务化的道路呢？
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结合你在实际微服务改造中的经验，说说你在微服务拆分后都遇到了哪些问题？你是如何解决的呢？
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你在实际的工作中可能已经使用过一些 RPC 框架，那么结合你的实际经验，说说在 RPC 框架使用过程中，遇到了哪些问题吗？又是如何排查和解决的呢？
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你在项目中是否接入过分布式追踪系统呢？在使用过程中它帮助你排查了哪些问题呢？
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在实际的工作中，你一定也用过很多的负载均衡的服务和组件，那么在使用过程中你遇到过哪些问题呢，有哪些注意的点呢？
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你的项目中是否有使用 API 网关呢？你在使用 API 网关的时候，遇到过什么样的问题吗？
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在实际项目中，你在遇到怎样量级的情况下，才会考虑使用多机房部署的方案呢？在实施的过程中踩到了哪些坑呢？
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你在实际的工作中，是否使用过 Service Mesh 解决过跨语言的服务治理的问题呢？在使用的过程中是否踩到过坑呢？
“高并发” 系统设计 - 维护篇
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34 给系统加上眼睛:服务端监控要怎么做
35 应用性能管理:用户的使用体验应该如何监控
36 压力测试:怎样设计全链路压力测试平台
37 配置管理:成千上万的配置项要如何管理
38 降级熔断:如何屏蔽非核心系统故障的影响
39 流量控制:高并发系统中我们如何操纵流量
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
深知大多数Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
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