高并发

2026如何备战互联网大厂Java面试？上个月班上的好好的突然被通知"毕业了"，现在工作也确实不好找。之前近一个月面了很多大大小小的公司降薪太严重都没考虑去，最后没办法本来都打算随便去一家了却偶然得到一个阿里的面试机会，足足面了七面（我太难了）

【项目篇】从零手写高并发服务器（六）：EventLoop事件循环——Reactor的心脏💬 开篇：EventLoop是整个Reactor模式的核心驱动。它把Poller监控到的事件分发给对应的Channel处理，同时还要处理线程间的任务调度。理解了EventLoop，你就理解了整个服务器的运转逻辑。

虚拟线程（Virtual Threads）初体验：10万并发如喝水（JDK 21）📌 JDK 版本要求：本文基于 JDK 21+ 编写并验证。今天这篇文章我们让高并发回归简单。Java 自诞生以来依赖平台线程（Platform Threads） —— 每个 java.lang.Thread 映射到一个 OS 线程。

【项目篇】从零手写高并发服务器（五）：Channel事件管理与Poller模块💬 开篇：这一篇我们进入Reactor模式的核心——事件管理。Channel负责管理一个文件描述符的事件（可读、可写、错误等），Poller负责封装epoll进行事件监控。这两个模块是整个服务器的"眼睛"，负责发现哪些连接有事件需要处理。

【项目篇】从零手写高并发服务器（三）：日志宏与Buffer缓冲区模块💬 开篇：从这篇开始，我们正式进入服务器核心代码的编写。按照敏捷开发的思路，我们从最基础的模块开始，每个模块写完都能独立测试。本篇实现日志宏和Buffer缓冲区模块——这是所有后续模块的基础设施。

IT界有哪些优秀的高并发解决方案？据有关数据表明，现在基本工作年限超过5年的Java开发岗以及各大厂招聘岗位，对于高并发这块内容是必定会考察的。这也就意味着，你想要在今年这个大环境下，找到一份薪水高且发展前景好的岗位，不关基础知识还要有良好的编码习惯和能力、排查问题、解决问题的能力以及整体系统的设计能力和架构能力。

Spring Cloud 高并发订单服务实战：从创建流程优化到 Seata 分布式事务落地（附代码 + 架构图）做电商或者供应链系统的同学肯定都遇到过这样的痛点：大促期间，数万用户同时下单，订单服务瞬间被打垮，出现接口超时、数据库锁等待、库存超卖；更头疼的是，订单创建需要跨订单服务、库存服务、支付服务三个模块，一旦某个环节出错，就会出现 “订单创建成功但库存没扣减” 或者 “库存扣减了但支付失败” 的一致性问题。

没有bug.的程序员

电商秒杀系统深度进阶：高并发流量建模、库存零超卖内核与 Redis+MQ 闭环前言：在瞬时的流量山洪中捍卫系统的“逻辑尊严”在互联网业务的极端形态中，秒杀（Flash Sale）始终被视为技术实力的“终极考场”。这不仅是一场关于代码优劣的较量，更是一场关于计算机硬件物理极限、网络协议栈吞吐量以及分布式数据一致性的精密博弈。当千万级用户在同一毫秒内点击“立即抢购”，原本稳定的系统会瞬间面临 CPU 中断风暴、数据库连接池枯竭以及内存屏障失效等一系列物理层面的崩塌。

【项目篇】从零手写高并发服务器（一）：项目介绍与开发环境搭建💬 开篇：这个系列我们要从零实现一个仿muduo库的One Thread One Loop式主从Reactor模型高并发服务器。这不是一个玩具项目，而是一个真正能用于生产环境的高性能服务器组件库。通过这个项目，你将彻底掌握Linux网络编程的精髓，理解Nginx、Redis等明星项目的底层架构思想。

予枫的编程笔记

【Kafka进阶篇】Kafka延迟请求处理核心：时间轮算法拆解，比DelayQueue高效10倍做Kafka开发或调优时，你是否有过这样的困惑：Kafka如何高效处理百万级的延迟请求（比如延迟ACK、延迟Fetch）？为什么不用JDK自带的DelayQueue？其实，Kafka内部藏着一个精巧的定时器神器——时间轮（TimingWheel）算法，它以O(1)的时间复杂度完成延迟任务的插入与删除，轻松扛住高并发场景的考验。本文就从原理到实战，带你吃透时间轮算法。

小马爱打代码

面试题：高并发抢优惠券面试官： “双 11 下午 2 点，我们要发一张‘满 1000 减 500’的神券。库存只有 1 万张，但预计会有 500 万人瞬间涌进来抢。

内存数据库性能调优『宝藏代码胶囊开张啦！』—— 我的 CodeCapsule 来咯！✨写代码不再头疼！我的新站点 CodeCapsule 主打一个 “白菜价”+“量身定制”！无论是卡脖子的毕设/课设/文献复现，需要灵光一现的算法改进，还是想给项目加个“外挂”，这里都有便宜又好用的代码方案等你发现！低成本，高适配，助你轻松通关！速来围观 👉 CodeCapsule官网

没有bug.的程序员

分布式缓存深潜：Redis Cluster 物理内核、数据分片算法博弈与高并发实战指南前言：在内存的极速世界中构建规模化确定性在分布式系统的宏大演进中，缓存始终是抗住海量并发冲击、保卫底层数据库不被流量洪峰冲垮的“第一道防线”。然而，随着互联网业务规模从单机 10G 内存需求演进到 TB 级别，单节点 Redis 在物理内存上限、单线程处理瓶颈以及网络带宽吐吞量面前显得捉襟见肘。

长谷深风111

Redis 缓存架构与高并发问题终极解法缓存，大多数人对于这个词想必熟悉又陌生；熟悉是因为缓存用在我们当今电子设备当中的方方面面，陌生是因为我们不熟悉其存在的意义和工作方式；

【Java核心】企业级高并发系统底层设计思想案例从基础Demo演进说明，先从Semaphore（限流）→ CyclicBarrier（等待齐发）→ CountDownLatch（等待完成）的顺序，给出一个贴近实际业务场景的完整代码案例，这个需求很贴合真实开发中多线程协作的典型场景，我会用「电商秒杀活动」这个业务场景来实现，让你直观看到三者的配合使用理解高并发系统演进。

高并发在线考试系统稳定性保障方案在线考试系统在考试开始、结束时段会面临极高的并发访问压力。典型场景：考前5分钟：百万考生同时登录、加载试卷

TCP 服务器如何支持高并发？单进程、多进程、多线程模型详解在上一篇博客中，我们基于 UDP 实现了一个简单的群聊模型。今天，我们正式进入 TCP 网络编程，实现一个最经典的功能 ——

知识即是力量ol

亿级日活背后的技术挑战：如何构建高并发通用计数系统？——《亿级流量系统架构设计与实战》在刷短视频或社交媒体时，你可能随手就会点个赞。看似简单的“+1”动作，在亿级用户规模的系统中，背后隐藏着巨大的技术挑战。点赞数、转发数、粉丝数……这些具有累计性质的计数数据，如果处理不当，极易成为系统的瓶颈。

蛐蛐蜉蝣耶

互联网大厂Java面试实录：严肃面试官vs搞笑水货程序员的3轮技术对决某互联网大厂技术面试现场，面试官王严肃（资深架构师）正在面试候选人谢飞机（自称3年Java开发经验）。