【來自一線的血淚總結】你的系統上線時是否踩過這些坑？【石杉的架構筆記】
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“ 之前我們寫了很多線上生產實踐類的文章，本文將對這些文章做一個簡單的小結，同時也幫助大家回顧一下，希望大家能夠跟著本文，溫故知新，結合自己公司的業務專案，實際的落地這些方案，在專案上線時避開一些大坑。
首先我們來看微服務這塊： 微服務註冊中心如何承載大型系統的千萬級訪問？
這篇文章focus在Spring Cloud的註冊中心，分析了登錄檔的底層儲存結構、心跳機制、多級快取機制！
更進一步，在瞭解了這些後，你再也不用去糾結Eureka Server到底要部署幾臺機器！再也不用擔心你的Eureka Server能不能抗住一個大型系統的訪問壓力！再也不用自問自答，系統那麼多服務，會對Eureka Server產生多大的訪問壓力！
接下來，是關於Spring Cloud的引數優化，本文基於一次真實的線上事故告訴你，面對高峰期每秒上萬的併發請求，公司部署的Spring Cloud微服務架構應該做哪些優化？
當用戶呼叫介面，好幾秒都沒響應，僅僅調大超時時間就夠了嗎？
如果你的公司遇到類似的業務場景和併發量，不妨看看，也許能讓你避開雷區！
參見文章： 「效能優化之道」每秒上萬併發下的Spring Cloud引數優化實戰
聊完高併發，怎能不聊聊高可用？同樣，我們通過一篇文章，基於大量的一線生產經驗總結，闡述了雙11這樣的高併發場景中，如何優化關鍵引數，從而最大限度的保障你的微服務架構系統的高可用。
設定哪些引數？設定引數為多少？為什麼要這麼設定？圖文結合，步步為營，讓你看完之後，能迅速在自己公司落地實踐！
參見文章： 「“剁手黨”狂歡的背後」微服務架構如何保障99.99%的高可用？
好！說完了Spring Cloud微服務架構的一些落地實踐案例，咱們來看看分散式事務和分散式鎖在實際專案中的生產實踐。
實際生產中，各個服務間的呼叫很可能是非同步的。所以我們首先聊了聊基於MQ的非同步呼叫如何保證各個服務間的分散式事務！詳細闡述了用來實現分散式事務的可靠訊息最終一致性方案的核心流程。
然後更進一步，深入剖析並指出了保障可靠訊息最終一致性方案高可用的關鍵因素。
最後，通過一個真實的案例，給出了實際的保障99.99%高可用的解決方案，並且指出了其中可能存在的一些大坑。
參考文章： 最終一致性分散式事務如何保障實際生產中99.99%高可用？
接下來是分散式鎖，我們通過一道真實的面試題引入：每秒上千訂單場景下，如何對分散式鎖的併發能力進行優化？
這個問題，無論是面試中，還是實際工作中，都是一個關於分散式鎖的一個比較典型的問題。
如果有不清楚的同學，可以再好好複習一下，答案就在下面的文章中。
參考文章： 每秒上千訂單場景下的分散式鎖高併發優化實踐！
接下來也是一個實際的高併發生產實踐的問題，具體來說，是對於記憶體雙緩衝 + 批量刷磁碟機制在10倍高併發訪問場景下的優化實踐。
通過一個實際的生產問題，看看從設計方案、埋下隱患、爆發問題、對症下藥，這一整個心路歷程。
參考文章： 「高併發優化實踐」10倍請求壓力來襲，你的系統會被擊垮嗎？
最後，我們來看看一次JVM垃圾回收導致的線上血案！感受一下造成系統不穩定的隱形殺手：JVM FullGC。
參考文章： 一次JVM FullGC的背後，竟隱藏著驚心動魄的線上生產事故！
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石杉的架構筆記（id:shishan100）
十餘年BAT架構經驗傾囊相授
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