资源简介

互联网行业发展到了充斥着分布式系统解决方案的时代，区块链、云计算、大数据、微服务等目前大热的前沿技术，都以分布式技术为基石。
移动互联网的爆发式增长，为大型互联网公司每天带来海量访问，这就给系统提出了高并发、高可用的需求，分布式系统解决方案成了各个大厂的首选。
以至于，现在大厂招聘后端工程师时，都要求掌握分布式技术。对于技术人才来说，掌握分布式技术同样是从初中级开发向高级开发进阶的必备技能，更是进入大厂的“敲门砖”。

专栏解读
这个专栏的设计，是基于一线开发者在面试中要求掌握的分布式技能点，结合实际业务场景的需求，从理论开始建立全面的知识框架，再到具体的业务实践，带你逐步搞懂分布式系统的各个技术领域。
1.构架完整分布式知识体系

官方目录

开篇词
 开篇词：搭建分布式知识体系，挑战高薪 Offer
模块一：分布式基础
第01讲：如何证明分布式系统的 CAP 理论？
第02讲：不同数据一致性模型有哪些应用？
第03讲：如何透彻理解 Paxos 算法？
第04讲：ZooKeeper 如何保证数据一致性？
第05讲：共识问题：区块链如何确认记账权？
加餐1：如何准备一线互联网公司面试？
模块二：分布式事务
第06讲：分布式事务有哪些解决方案？
第07讲：对比两阶段提交，三阶段协议有哪些改进？
第08讲：MySQL 数据库如何实现 XA 规范？
第09讲：如何在业务中体现 TCC 事务模型？
第10讲：分布式锁有哪些应用场景和实现？
第11讲：如何使用 Redis 快速实现分布式锁？
加餐2：分布式事务考点梳理 + 高频面试题
模块三：分布式服务
第12讲：如何理解 RPC 远程服务调用？
第13讲：为什么微服务需要 API 网关？
第14讲：如何实现服务注册与发现？
第15讲：如何实现分布式调用跟踪？
第16讲：分布式下如何实现配置管理？
第17讲：容器化升级对服务有哪些影响？
第18讲：ServiceMesh：服务网格有哪些应用？
第19讲：Dubbo vs Spring Cloud：两大技术栈如何选型？
加餐3：分布式服务考点梳理 + 高频面试题
模块四：分布式存储
第20讲：读写分离如何在业务中落地？
第21讲：为什么需要分库分表，如何实现？
第22讲：存储拆分后，如何解决唯一主键问题？
第23讲：分库分表以后，如何实现扩容？
第24讲：NoSQL 数据库有哪些典型应用？
第25讲：ElasticSearch 是如何建立索引的？
加餐4：分布式存储考点梳理 + 高频面试题
模块五：消息队列
第26讲：消息队列有哪些应用场景？
第27讲：集群消费和广播消费有什么区别？
第28讲：业务上需要顺序消费，怎么保证时序性？
第29讲：消息幂等：如何保证消息不被重复消费？
第30讲：高可用：如何实现消息队列的 HA？
第31讲：消息队列选型：Kafka 如何实现高性能？
第32讲：消息队列选型：RocketMQ 适用哪些场景？
加餐5：消息队列考点梳理 + 高频面试题
模块六：分布式缓存
第33讲：不止业务缓存，分布式系统中还有哪些缓存？
第34讲：如何避免缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩？
第35讲：经典问题：先更新数据库，还是先更新缓存？
第36讲：失效策略：缓存过期都有哪些策略？
第37讲：负载均衡：一致性哈希解决了哪些问题？
第38讲：缓存高可用：缓存如何保证高可用？
加餐6：分布式缓存考点梳理 + 高频面试题
模块七：分布式高可用
第39讲：从双十一看高可用的保障方式
第40讲：高并发场景下如何实现系统限流？
第41讲：降级和熔断：如何增强服务稳定性？
第42讲：如何选择适合业务的负载均衡策略？
第43讲：线上服务有哪些稳定性指标？
第44讲：分布式下有哪些好用的监控组件？
第45讲：分布式下如何实现统一日志系统？
结束语
结语：分布式路漫漫，厚积薄发才是王道

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