滴滴的系统架构是如何设计的呢甚至亿级的并发量的呢？

　　滴滴的系统架构是如何设计的呢甚至亿级的并发量的呢？

　　每当遇到恶劣天气，使用滴滴打车的用户数量就会猛增，但我们的APP从未崩溃过。那么滴滴的系统架构是如何设计的呢？如何抵御千万甚至上亿的并发？

　　相信你会从下面的滴滴内部十亿级并发系统架构设计手册中找到你想要的答案~

　　本手册分为基础篇、数据库篇、缓存篇、消息队列篇、分布式服务篇、维护篇、实战篇。由于内容有近千页，全部展示肯定不太现实，所以只能展示一部分内容给大家。完整版免费获取方式在文末！

　　基础文章

　　我们知道高并发代表大流量。高并发系统设计的魅力在于，我们能够以自己的聪明才智设计出巧妙的解决方案，抵御巨大流量的冲击，给用户带来更好的体验。这些解决方案似乎能够操纵流，使系统中的服务和组件处理流更加顺畅。

　　数据库文章

　　在前面几节课中，我从宏观的角度带大家了解了高并发系统设计的基础知识。如您所知，我们系统设计的目的是获得更好的性能和更高的可用性。以及更强的系统扩展能力。

　　所以从本次讲座开始，我们正式进入进化篇。我将从部分开始，带大家一一了解完成这些目标的一些方法。这些方法将专门解决高并发系统设计中的问题。问题。例如，在第 15 讲中，我会提到布隆过滤器。该组件是为了解决在缓存穿透量较大的情况下，如何尽可能提高缓存命中率的问题。

　　缓存文章

　　数据库整体上分为主库和从库，数据也分为多个数据库节点。但是随着并发的增加和存储数据量的增加，数据库的磁盘I0逐渐成为系统的瓶颈。我们需要一个更快的访问组件来减少请求响应时间并提高整体系统性能。这时候我们就要用到缓存了。那么什么是缓存，我们如何才能最大限度地发挥其优势？

　　消息队列文章

　　在课程开始时，我将带您了解高并发系统设计的三个目标：性能、可用​​性和可扩展性。在提高系统性能方面，我们直接关心的是系统的查询性能。我也花了很多篇幅讲解数据库的分布式改造，各种缓存的原理和使用技巧。原因是我们遇到的大部分场景都是多读少写，尤其是在一个系统的初始阶段。

　　分布式服务文章

　　通过前几章的内容，您已经从数据库、缓存和消息队列的角度在性能、可用​​性和可扩展性方面优化了您的垂直电子商务系统。

　　现在，您的系统运行稳定，好评不断。每天的高峰流量达到了10000/s的请求，DAU也上升到了几十万。 CEO很高兴，打算继续完善产品功能，以开展新一轮的运营推广，力争下一个双十一DAU突破100万。这时候你就开始思考如何通过技术优化改造来支持更高的并发流量，比如支持超过100万的DAU。

　　因此，您重新检查了系统架构并分析了系统中可以优化的点。

　　维护章节

　　在一个项目的生命周期中，运维占据了很大的比重。就重要性而言，它几乎与项目研发保持同步。在系统运维过程中，及时发现和解决问题是每个团队的工作。所以，在你的垂直电商系统初期，运维团队一定已经完成了对机器CPU、内存、磁盘、网络等的基本监控，希望能及时发现和处理问题。你以为一切都很顺利，没想到在系统运行过程中经常接到用户的投诉。原因是：

　　使用的数据库主从延迟变长，导致业务功能出现问题；

　　界面响应时间变长，用户反馈商品页面出现空白页面；

　　系统出现大量错误，影响用户正常使用。

　　这些问题，你应该及时发现并处理的。但现实是，你只能在用户反馈后被动解决问题。这时，您的团队意识到，为了快速发现和定位业务系统中的问题，需要构建一个完整的服务器端监控系统。俗话说，“路数万条，首当其冲，监控不到位，两首撕裂”。然而，在构建的过程中，你的团队又遇到了麻烦：

　　首先，如何选择监测的指标？

　　采集这些指标可以有哪些方法和途径？

　　到达后如何处理和显示采集指标？

　　这些问题一个接一个，都关系到系统的稳定性和可用性。这节课，我将带你解决这些问题，搭建一个服务端监控系统。

　　实用文章

　　从今天开始，我们正式进入最终实战篇章。在上一课中，我从数据库、缓存、消息队列和分布式服务的角度，带大家了解了在面对高并发时如何保证系统的高性能、高利用率和高扩展性。虽然课程中有很多例子可以帮助你理解理论知识，但没有完整的例子可以帮助你把知识整合起来。

　　所以，为了把我们提到的知识点落地，在实战文章中，我会以微博为背景，用两个完整的案例来带大家从实战的角度来应对高并发大流量的影响希望给大家一个更具体的感性知识，可以为大家在实现类似系统时提供一些思路。今天要讲的第一个案例是如何设计一个支持高并发、大存储容量的计数系统。

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