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“ 之前我们写了很多线上生产实践类的文章，本文将对这些文章做一个简单的小结，同时也帮助大家回顾一下，希望大家能够跟着本文，温故知新，结合自己公司的业务项目，实际的落地这些方案，在项目上线时避开一些大坑。
首先我们来看微服务这块：微服务注册中心如何承载大型系统的千万级访问？
这篇文章focus在Spring Cloud的注册中心，分析了注册表的底层存储结构、心跳机制、多级缓存机制！
更进一步，在了解了这些后，你再也不用去纠结Eureka Server到底要部署几台机器！再也不用担心你的Eureka Server能不能抗住一个大型系统的访问压力！再也不用自问自答，系统那么多服务，会对Eureka Server产生多大的访问压力！
接下来，是关于Spring Cloud的参数优化，本文基于一次真实的线上事故告诉你，面对高峰期每秒上万的并发请求，公司部署的Spring Cloud微服务架构应该做哪些优化？
当用户调用接口，好几秒都没响应，仅仅调大超时时间就够了吗？
如果你的公司遇到类似的业务场景和并发量，不妨看看，也许能让你避开雷区！
参见文章：「性能优化之道」每秒上万并发下的Spring Cloud参数优化实战
聊完高并发，怎能不聊聊高可用？同样，我们通过一篇文章，基于大量的一线生产经验总结，阐述了双11这样的高并发场景中，如何优化关键参数，从而最大限度的保障你的微服务架构系统的高可用。
设置哪些参数？设置参数为多少？为什么要这么设置？图文结合，步步为营，让你看完之后，能迅速在自己公司落地实践！
参见文章：「“剁手党”狂欢的背后」微服务架构如何保障99.99%的高可用？
好！说完了Spring Cloud微服务架构的一些落地实践案例，咱们来看看分布式事务和分布式锁在实际项目中的生产实践。
实际生产中，各个服务间的调用很可能是异步的。所以我们首先聊了聊基于MQ的异步调用如何保证各个服务间的分布式事务！详细阐述了用来实现分布式事务的可靠消息最终一致性方案的核心流程。
然后更进一步，深入剖析并指出了保障可靠消息最终一致性方案高可用的关键因素。
最后，通过一个真实的案例，给出了实际的保障99.99%高可用的解决方案，并且指出了其中可能存在的一些大坑。
参考文章：最终一致性分布式事务如何保障实际生产中99.99%高可用？
接下来是分布式锁，我们通过一道真实的面试题引入：每秒上千订单场景下，如何对分布式锁的并发能力进行优化？
这个问题，无论是面试中，还是实际工作中，都是一个关于分布式锁的一个比较典型的问题。
如果有不清楚的同学，可以再好好复习一下，答案就在下面的文章中。
接下来也是一个实际的高并发生产实践的问题，具体来说，是对于内存双缓冲 + 批量刷磁盘机制在10倍高并发访问场景下的优化实践。
通过一个实际的生产问题，看看从设计方案、埋下隐患、爆发问题、对症下药，这一整个心路历程。
参考文章：「高并发优化实践」10倍请求压力来袭，你的系统会被击垮吗？
最后，我们来看看一次JVM垃圾回收导致的线上血案！感受一下造成系统不稳定的隐形杀手：JVM FullGC。
参考文章：一次JVM FullGC的背后，竟隐藏着惊心动魄的线上生产事故！
END
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石杉的架构笔记（id:shishan100）
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21、大白话聊聊Java并发面试问题之公平锁与非公平锁是啥？
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23、互联网公司的面试官是如何360°无死角考察候选人的？（上篇）
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25、Java进阶面试系列之一：哥们，你们的系统架构中为什么要引入消息中间件？
26、【Java进阶面试系列之二】：哥们，那你说说系统架构引入消息中间件有什么缺点？
27、【行走的Offer收割机】记一位朋友斩获BAT技术专家Offer的面试经历
28、【Java进阶面试系列之三】哥们，消息中间件在你们项目里是如何落地的？
29、【Java进阶面试系列之四】扎心！线上服务宕机时，如何保证数据100%不丢失？
30、一次JVM FullGC的背后，竟隐藏着惊心动魄的线上生产事故！
31、【高并发优化实践】10倍请求压力来袭，你的系统会被击垮吗？
32、【Java进阶面试系列之五】消息中间件集群崩溃，如何保证百万生产数据不丢失？
33、亿级流量系统架构之如何在上万并发场景下设计可扩展架构（上）？
34、亿级流量系统架构之如何在上万并发场景下设计可扩展架构（中）？
35、亿级流量系统架构之如何在上万并发场景下设计可扩展架构（下）？
37、亿级流量系统架构之如何保证百亿流量下的数据一致性（上）
38、亿级流量系统架构之如何保证百亿流量下的数据一致性（中）？
39、亿级流量系统架构之如何保证百亿流量下的数据一致性（下）？
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作者：石杉的架构笔记 链接：juejin.im/post/5c263a… 来源：掘金 著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权！