不少单位已经开始复工了，跳槽季已经开始。虽说大多数互联网企业，像腾讯、字节跳动等，都已经开通远程面试环节，而且薪资有走高的趋势。但据目前看，面试难度大了许多，甚至有朋友面试后怀疑：自己真的落伍了？
比如，面试高级开发岗位时，面试官不仅考察基础能力，更会重点考察高并发、分布式等架构相关的技术背后的思考逻辑，比如：微服务，负载均衡，Redis，RPC等。（今年 Java 面试到底聚焦在知识点？文末扫码获取）
但这些技术包含了 N 多优化、N 多细节，对于一些 coding 的朋友，由于接触不到一线实战架构设计，想必并不是很了解。
刚好，趁着这段时间，整理了一套 “微服务+分布式” 的视频干货，讲解很透彻。今天分享给大家。这份资料尤其适合以下人群：
1.没有用过微服务技术，只会用传统的 SSM 框架
2.用过 Spring Cloud、Dubbo等技术，但是只限于使用，遇到问题基本无法解决
3.从来没有系统学习微服务、分布式架构，觉得架构设计是遥不可及的
4.对于微服务、分布式技术有所了解，但尚没有设计高可用高并发的实践经历
学完这份视频你将获得哪些收获？
理解当下最火热的微服务架构原理及其开源框架；
触及一线大厂所配备的微服务核心技术内幕知识；
对照自己掌握知识点进行查漏补缺，帮助扫除知识盲区、重构知识体系。
视频围绕“如何设计高可用高并发的微服务架构？”的主题，内容由浅入深，同时，对于 Dubbo 负载均衡和服务治理也作出重点解读。其中涉及到很多微服务相关的核心技术和设计难点，比如：
- 微服务架构究竟学习那些内容？
- 微服务如何拆分？
- 微服务如何选型、组合与落地？
- 微服务治理场景及方法有哪些？
- 流控、负载、容错级别、链路追踪参数等都有哪些调整策略？
- 需求、性能、数据一致性方面都需要注意那些设计细节？
- 如何设计高可用的微服务架构？……
具体内容有
1
- 微服务之负载均衡算法原理分析 -
重点内容
1. 高并发问题的实质
2. 如何理解集群与微服务的关系，服务如何拆分
2. 负载均衡有哪些业务场景
3. 分析几种负载均衡的异同点
2
- 微服务之服务治理算法原理分析 -
重点内容
1. 微服务治理运作核心原理
2. 微服务治理手段与场景
3. 微服务服务降级、容错原理
4. 微服务限流工作机制等流程
本次视频由前百度环境音乐 CTO & 架构师、全球海量专利数据项目负责人 Solomon 老师讲解。此次分享他将基于千万级高并发业务场景，还原大型互联网技术架构的演进过程，直击实际业务痛点，逐个攻克不同业务阶段下所需的各项硬核技术。学完后，相信大家会对高并发性能指标，服务拆分与治理，异地多活高可靠的系统设计等都能有一个系统全面的技能提升。
除此之外，他还将结合自身经验，谈下当下大厂用人面试中的核心考点。相信能够帮大家解决在求职或工作中遇到的一些技术难点和困惑。
Solomon 是中国机械出版社签约作家，具有 11 年互联网大厂经验，在互联网音乐、电商、大数据、高并发、云架构、虚拟化、容器化等领域有丰富的项目实战经历，同时也在通信协议、微服务架构、框架设计、消息队列、服务治理等领域都有着很深的造诣。
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最后，祝愿大家身体健康，工作顺利！
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来源：oschina
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