前言
作为一个普普通通的程序员，如何才能提升自己的能力，在职场上拥有一技之长，这也成为普通的你我，迫切的需求。
拥有什么样的能力才能不被淘汰？答案是：高并发，它几乎成为了每个程序员都想要拥有的经验。
原因很简单：流量是大的电商公司必要的需求，比如，淘宝的双十一会产生大量的高并发，用户上亿，一天的流量就是几十亿，高峰期的并发量上十万。所以，如何抗住高并发，是这种大公司需要面对的。
所以，你要是掌握了这项技术，工资蹭蹭地往你兜里钻。
《深入理解高并发编程》
一、基础案例篇
工作了3年的程序员小菜面试高并发岗位被吊打虐哭
导致并发编程频繁出问题的“幕后黑手”
解密诡异并发问题的第一个幕后黑手——可见性问题
解密导致并发问题的第二个幕后黑手——原子性问题
解密导致并发问题的第三个幕后黑手——有序性问题
如何解决可见性和有序性问题?这次彻底懂了!
synchronized原理
为何在32位多核CPU_上执行long型变量的写操作会出现诡异的Bug问题
如何使用互斥锁解决多线程的原子性问题
ThreadLocal学会了这些，你也能和面试官扯皮了!
学好并发编程，关键是要理解这三个核心问题
什么是ForkJoin?看这一篇就够了 !
你知道吗?大家都在使用Redisson实现分布式锁了! !
为何高并发系统中都要使用消息队列
高并发环境下如何优化Tomcat配置?看完我懂了!
不废话，言简意赅介绍BlockingQueue
高并发环境下如何防止Tomcat内存溢出
高并发下常见的限流方案
Redis如何助力高并发秒杀系统?看完这篇我彻底懂了! !
一文搞懂PV、UV、W、IP及其关系与计算
优化加锁方式时竟然死锁了! !
如何使用互斥锁解决多线程的原子性问题
高并发环境下诡异的加锁问题(你加的锁未必安全)
高并发场景下创建多少线程才合适?一条公式帮你搞定! !
终于弄懂为什么局部变量是线程安全的了! !
线程的生命周期其实没有我们想象的那么简单! !
二、实战案例篇
如何实现亿级流量下的分布式限流?这些理论你必须掌握! !
如何实现亿级流量下的分布式限流?这些算法你必须掌握! !
亿级流量场景下如何为HTTP接口限流?看完我懂了! !
亿级流量场景下如何实现分布式限流?看完我彻底懂了! !
如何实现亿级流量下的分布式限流
三、源码分析篇
PS：程序员究竟要不要读源码
线程与线程池
线程的执行顺序
Java中的Callable和Future
SimpleDateFormat类的线程安全问题
深度解析ThreadPoolExecutor类源码
深度解析线程池中重要的顶层接口和抽象类
从源码角度分析创建线程池究竟有哪些方式
通过源码深度解析ThreadPoolExecutor类是如何保证线程池正确运行的
通过ThreadPoolExecutor类的源码深度解析线程池执行任务的核心流程
通过源码深度分析线程池中Worker线程的执行流程
从源码角度深度解析线程池是如何实现优雅退出的
深入理解ScheduledThreadPoolExecutor与Timer的区别和简单示例
深度解析ScheduledThreadPoolExecutor类的源代码
深入理解Thread类源码
AQS中的CountDownL atch、Semaphore与CyclicBarrier
ReentrantLock
Threadl ocal学会了这些，你也能和面试官扯皮了!
又一个朋友面试栽在了Thread类的stop0方法和interrupt()方法上!
四、面试篇
面试官:讲讲高并发场景下如何优化加锁方式
面试官:讲讲什么是缓存穿透?击穿?雪崩?如何解决
面试官:?Java中提供了synchronized,为什么还要提供Lock呢
面试官:说说缓存最关心的问题是什么?有哪些类型?回收策略和算法
面试官:性能优化有哪些衡量指标?需要注意什么
面试官问我如何使用Nginx实现限流，我如此回答轻松拿到了Offer!
如何设计一个支撑高并发大流量的系统
关于乐观锁和悲观锁，蚂蚁金服面试官问了我这几个问题! !
关于线程池，蚂蚁金服面试官问了我这些内容! !
高并发环境下构建缓存服务需要注意哪些问题?我和阿里P9聊了很久!
五、系统架构篇
高并发秒杀系统架构解密，不是所有的秒杀都是秒杀!
高并发分布式锁架构解密，不是所有的锁都是分布式锁! !
这篇高并发编程包含了基础-实战-源码-面试-系统架构五大篇幅，由浅入深能很好的帮助你提升高并发知识，提升系统的并发能力！
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