數據庫

• 2.1 池化技術：如何減少頻繁創建數據庫連接的性能損耗？
• 2.2 數據庫優化方案（一）：查詢請求增加時，如何做主從分離？
• 2.3 數據庫優化方案（二）：寫入數據量增加時，如何實現分庫分表？
• 2.4 發號器：如何保證分庫分表后ID的全局唯一性？
• 2.5 NoSQL：在高并發場景下，數據庫和NoSQL如何做到互補？

緩存

• 3.1 緩存：數據庫成為瓶頸后，動態數據的查詢要如何加速？
• 3.2 緩存的使用姿勢（一）：如何選擇緩存的讀寫策略？
• 3.3 緩存的使用姿勢（二）：緩存如何做到高可用？
• 3.4 緩存的使用姿勢（三）：緩存穿透了怎么辦？
• 3.5 CDN：靜態資源如何加速？

消息隊列

• 4.1 消息隊列：秒殺時如何處理每秒上萬次的下單請求？
• 4.2 消息投遞：如何保證消息僅僅被消費一次？
• 4.3 消息隊列：如何降低消息隊列系統中消息的延遲？
• 4.4 面試現場第二期：當問到項目經 歷時，面試官究竟想要了解什么？

分布式服務

• 5.1 系統架構：每秒1萬次請求的系統要做服務化拆分嗎？
• 5.2 微服務架構：微服務化后，系統架構要如何改造？
• 5.3 RPC框架：10萬QPS下如何實現毫秒級的服務調用？
• 5.4 注冊中心：分布式系統如何尋址？
• 5.5 分布式Trace：橫跨幾十個分布式組件的慢請求要如何排查？
• 5.6 負載均衡：怎樣提升系統的橫向擴展能力？
• 5.7 API網關：系統的門面要如何做呢？
• 5.8 多機房部署：跨地域的分布式系統如何做？
• 5.9 Service Mesh：如何屏蔽服務化系統的服務治理細節？

維護

• 6.1 給系統加上眼睛：服務端監控要怎么做？
• 6.2 應用性能管理：用戶的使用體驗應該如何監控？
• 6.3 壓力測試：怎樣設計全鏈路壓力測試平臺？
• 6.4 配置管理：成千上萬的配置項要如何管理？
• 6.5 降級熔斷：如何屏蔽非核心系統故障的影響？
• 6.6 流量控制：高并發系統中我們如何操縱流量？
• 6.7 面試現場第三期：你要如何準備一場技術面試呢？

實戰

• 7.1 計數系統設計（一）：面對海量數據的計數器要如何做？
• 7.2 計數系統設計（二）：50萬QPS下如何設計未讀數系統？
• 7.3 信息流設計（一）：通用信息流系統的推模式要如何做？
• 7.4 信息流設計（二）：通用信息流系統的拉模式要如何做？

高并發（High Concurrency）是互聯網分布式系統架構設計中必須考慮的因素之一，它通常是指，通過設計保證系統能夠同時并行處理很多請求。

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這次面試我也做了一些總結，確實還有很多要學的東西。相關面試題也做了整理，可以分享給大家，了解一下面試真題，想進大廠的或者想跳槽的小伙伴不妨好好利用時間來學習。學習的腳步一定不能停止！

需要這份資料的朋友戳這里免費下載，整理出的內容大概如下：

Spring Cloud實戰

Spring Boot實戰

存中…(img-RAB77poH-1625826642508)]

Spring Boot實戰

[外鏈圖片轉存中…(img-WR3iaHjX-1625826642509)]

面試題整理（性能優化+微服務+并發編程+開源框架+分布式）

創作挑戰賽新人創作獎勵來咯，堅持創作打卡瓜分現金大獎

總結

以上是生活随笔為你收集整理的做了三年Java，docker网络映射配置的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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