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SpringCloudAlibaba高并发仿斗鱼直播平台实战

深度还原高并发直播应用六大场景,带你从0到1落地解决方案

SpringCloudAlibaba高并发仿斗鱼直播平台实战

¥699.00
难度 中级 时长 42小时35分钟 学习人数 295 综合评分 9.73
从JVM内功夯实到SpringCloud实战提升
套餐价格:¥1,258.00
2门课 总价:¥1,398.00
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Java从实习到实战提升
套餐价格:¥942.00
2门课 总价:¥1,047.00
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音视频WebRTC+仿斗鱼直播系统
套餐价格:¥888.00
2门课 总价:¥987.00
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从主流分布式解决方案到高并发实战
套餐价格:¥1,168.00
2门课 总价:¥1,298.00
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从Java并发底层精髓到高并发仿斗鱼实战
套餐价格:¥808.00
2门课 总价:¥898.00
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从高并发项目实战到全链路追踪,一站式提升核心竞争力
套餐价格:¥898.00
2门课 总价:¥998.00
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直播领域发展迅速,人才需求量极大,但能完整驾驭高并发场景下直播场景的人才还不多。 本课程通过六个高并发场景-用户中台服务,IM即时通讯,礼物打赏、直播PK、红包雨、直播带货秒杀,带你从0到1,循序渐进实战落地,让你对直播业务场景有更透彻的理解,对直播技术栈有更全面的掌握,对高并发解决方案有更强的设计与实战能力。课程旨在助力你提升在直播领域的职业竞争力。

Danny_Idea
讲师

Java资深架构师

课程预览

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六大高并发场景驱动教学,轻松玩转直播业务,从容面对三高难题

从0到1完整搞定六大高并发场景
掌握用户中台系统架构设计与开发
掌握高并发场景下的IM架构体系
掌握礼物、钱包系统全链路代码实现
掌握红包雨、直播PK、直播带货技术实现
掌握整套通用分布式解决方案
掌握分布式ID在业务中的生成和优化
掌握缓存数据一致性解决方案
掌握亿级数据存储方案落地
掌握高性能IM系统从0到1落地方案
全面提升高并发主流技术综合实战能力
实战学习MySQL数据库分库分表、读写分离
掌握分布式缓存、网关组件、配置中心技术
深入理解Docker容器技术原理和使用技巧
掌握SpringCloud Alibaba等技术栈原理及应用

一课搞定六大高并发场景,一次性打通直播类项目开发

用户中台
高并发下的用户信息
分布式设计与优化
礼物系统
直播平台中的收益主
要来源,同时也是高
并发下的核心系统
钱包系统
亿级用户体系下,用
户账户钱包的管理
直播PK
带你一起深入了解直
播PK的高并发场景以
及解决方案
红包雨
亿级用户规模下,如
何去设计方案解决这
类高并发业务场景
直播带货
目前非常火的业务场
景,也是一类经典的
高并发场景

从分布式解决方案设计到直播业务落地,综合提升高并发技术实战能力

1分布式ID在业务中不同的生成方案
2高并发请求下,万人在线pk解决方案
3直播带货秒杀业务分析与优化
4RocketMQ打通IM系统和业务系统的交互
5分布式IM系统的动态扩容
6高并发场景下送礼流程接入IM系统
MySQL读写分离
使用读写分流提升性能,
降低对单点数据库的访问
压力
容器化管理
所有微服务都基于Docker
容器化部署
分布式缓存
使用Redis作为缓存层,
减少对下游DB的访问压
力提升系统性能
消息队列
使用RocketMQ承载高并
发下的请求处理,实现系
统解耦效果
IM系统
使用自研的IM系统,实现
后台的主动推送消息功能
第1章 课程介绍
本章节主要和大家介绍下本课程的整体内容,以及所使用的技术栈内容。
第2章 高并发场景下项目基础架构搭建
本章节会手把手带领大家搭建RocketMQ,MySQL,Redis,Zookeeper,Docker环境。深度讲解Docker底层原理,实战讲解Docker底层的namespace实现,演示如何利用cgroup控制进程的cpu占用率。同时还会分析我们课程中的业务场景,设计对应具体的微服务模块,最后带着大家将微服务的项目骨架进行实现。
第3章 高并发场景中的用户服务中台-设计分析篇
分析用户中台高并发架构的演变过程,对比HTTP以及RPC的优缺点,讲解关于RPC的产品比对。讲解用户中台高并发场景下的缓存数据库一致性场景问题。介绍Dubbo的入门使用,基于源码实现,深入讲解Dubbo3的调用原理。
第4章 高并发场景中的用户服务中台-数据存储与实战篇
介绍亿级用户体量下的MySQL存储架构该如何设计,对比常用的几种分库分表方案的优缺点。深入讲解ShardingJDBC中间件的数据聚合、请求路由的原理及实现思路。讲解分布式缓存Redis的引入,实战演示高并发场景下如何解决缓存数据库一致性问题,从0到1手写分布式ID生成器。
第5章 高并发场景中的用户服务中台-用户标签实战篇
介绍用户标签的业务场景,以及标签标记的原理。基于百分表落地用户标签RPC服务,实战讲解在高并发场景下,如何给用户标签服务引入Redis,并且处理相关的缓存数据库一致性问题。
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