最近，一位程序员分享了他面试某厂的经历。
用他自己的话说，为了跳槽这家心仪已久的大厂，他几乎拼上了自己半条命。
白天上班，晚上刷算法题，看技术书。半年下来，算法题刷了200多道，而且是2遍，技术书看了6本。
为此，他牺牲掉了几乎所有的休闲时间，经常熬至深夜。
功夫不负有心人，他最终收到了那家公司的面试邀请。
面试过程挺顺利，技术三面都通过了，本以为自己半只脚已经踏进了新公司的大门。
转折却来自第四面，当HR发现了他的学历只是个专科时，当即表示需要跟面试官再沟通一下。
第二天就得到回复：技术过关，学历不达标，不能发OFFER。
就像一个往上爬的人，用尽全力快爬到顶端的时候，绳子突然断了…
那种绝望感、无力感，不曾经历无法体会。
"做技术学历不重要"、“学历无用论”、“学历不等于能力”。这些鄙视学历的论调在此刻被现实反打了一记响亮的耳光。
这样的案例非止一端…
因学历低*签第三方协议；
因为学历低被面试官撕简历；
因为学历造假被公司辞退；
因学历不够无法落户城市。
类似的新闻在IT行业并不新鲜。
你为什么要提升学历
因为稍微像样点的公司都是本科起步
大学的门槛越来越低，企业的门槛越来越高，这是社会进步的趋势与规律。
在这个大学生井喷的时代，稍有点名气的IT企业早已不屑普通的一本二本，非985/211毕业的计算机专业科班生，都已经不在考虑范畴。
而专科学历的你，在跟一帮本科生排队面试的时候真的不会感到尴尬么？
你为什么要提升学历
因为公共福利都是“高学历福利”
以落户为例，从去年9月份开始，全国超55个城市发布楼市调控政策。
各地*为调控房价压力和人才引进纷纷将学历与落户、购房等相挂钩。在一线城市，人才引进和积分落户，学历至关重要。
今年，温州就出台了本科生七折买房的政策，没有本科学历的你是不是瞬间感觉错过了1个亿？
你为什么要提升学历
因为学历才能让能力得到最大发挥
从某种程度上来说，学历确实不等于能力，但没有学历的你，长期屈居小公司，项目小、没有技术氛围，没提升谈何能力？
而在大公司与科班生、精英为伍，能力才能得到高速的成长。
学历≠能力，但学历却能为你提供一个更好的能力提升环境，也能让你的能力得到最大的施展空间。
如果你真有能力，不妨和开头的那个程序员一起，先利用你的能力去获得一个学历吧。
学透这本大牛力荐分布式系统架构落地与瓶颈突破，人人都是架构师
本书并没有过多渲染系统架构的理论知识，而是切切实实站在开发-线角度, 为各位读者诠释了大型网站在架构演变过程中出现一系列技术难题时的解决方案。本书首先从分布式服务案例开始介绍，重点为大家讲解了大规模服务化场景下企业应该如何实施服务治理;然后在大流量限流/消峰案例中，笔者为大家讲解了应该如何有效地对流量实施管制，避免大流量对系统产生较大冲击，确保核心业务的稳定运行;接着笔者为大家讲解了分布式配置管理服务;之后的几章,笔者不仅为大家讲解了秒杀、限时抢购场景下热点数据的读/写优化案例，还为大家讲解了数据库实施分库分表改造后所带来的一系列影响的解决方案。
本书适用于任何对分布式系统架构感兴趣的架构师、开发人员以及运维人员。相信阅读本书你将会有知其然和知其所以然的畅快感。
目录- 第1章分布式服务案例
- 第2章大流量限流/消峰案例.
- 第3章分布式配置管理服务 案例.
- 第4章大促场景下 热点数据的读/写优化案例
- 第5章数据库分库分表案例
1.1 分布式系统的架构演变过程
因本章过多就不给大家一一展示了，需要获取这份PDF的小伙伴可以转发+关注后私信(学习）获取！
本章笔者为大家详细介绍了互联网领域分布式系统的架构演变过程。在此大家需要注意，如果用户规模及业务需求的复杂度还没有到量，那么最好保持现有架构不变，毕竟构建一个高性能、高可用，易扩展、可伸缩的分布式系统绝非一件简单的事情，需要解决的技术难题太多。而且，如果业务没有起色，一味地追寻大型网站架构并无任何意义。当然，随着用户规模的线性增长，以及业务需求越来越复杂，从单机系统逐渐演变为分布式系统，以更好地支撑业务发展似乎是必经之路。
第2章大流重限流/消峰例天猫、淘宝这种级别的大型互联网电商网站，主要的技术挑战来自于庞大的用户规模所带来的大流量和高并发，在“双11". “双12” 等大促场景下尤为明显。如果不对流量进行合理管制，肆意放任大流量冲击系统，那么将导致- - 系列的问题出现，比如一些可用的连接资源被耗尽、分布式缓存的容量被撑爆、数据库吞吐量降低，最终必然会导致系统产生雪崩效应。当然，应对大流量和高并发也没有大家想象得那么复杂和神秘，一般来说，大型互联网站通常采用的做法是通过扩容、动静分离、缓存、服务降级及限流五种常规手段来保护系统的稳定运行。
2.1分布式系统为什么需要进行流量管制
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笔者从业务层面和技术层面两个维度为大家详细讲解了应该如何对流量实施管制，从而避免在大促场景下因峰值流量过大对系统造成较大冲击，引发系统出现雪崩现象。笔者先为大家讲解了目前市面上一些常见的限流算法，比如令牌桶算法.漏桶算法及计数器算法等，并演示了如何使用Nginx的限流功能来实现接人层限流，以及使用计数器算法在限时抢购场景下控制单机并发写流量。除了可以运用技术手段实施流量管制，也可以在业务上做调整，换一种思路或玩法，采用基于时间分片的消峰方案也可以有效对流量实施管制。最后，笔者为大家讲解了如何使用MQ进行异步调用、实现系统之间的解构，并为大家演示了阿里开源的消息中间件RocketMQ的具体部署和使用方式,还分享了笔者在实际工作中基于MQ实现流量消峰的一些典型案例。
第3章分布式配置管理服务案例相信大家对配置信息都不会感到陌生，在实际的开发过程中，无论是访问数据库、分布式缓存系统、消息队列，还是通过Dubbo框架实现RPC调用，都需要提前配置好目标URL.账号/密码等信息，因此这类信息也被称为配置信息。在大部分情况下，我们都会选择将相关配置信息配置在配置文件中，当系统启动时，会从指定的目录下进行加载，通过获取配置文件中的配置信息项来完成环境的初始化工作。除此之外，我们在使用电脑进行办公、娱乐时，也会高频率地与配置信息打交道，比如，通过操作系统的控制面板来设置显示器的分辨率、鼠标的双击速度，以及区域和语言设置等，这些都属于配置信息，所以如果你告诉我你从未接触过配置信息，那么我一定会摇摇头对你说这不可能。
31:1将配置信息耦合在业务代码中
第3章大促场景下热点数据的读/写优化案例
本章笔者会结合实际的工作经验，为大家重点讲解大促场景下热点数据读/写技术难题的一-系列解决方案。
4.1缓存技术简介
热点数据的读/写操作其实是秒杀，抢购场景下最核心的技术难题。本章以为什么需要在系统中使用缓存技术作为开篇，重点讲解了本地缓存Ehcache及分布式缓存Redis技术，并介绍了如何使用Jedis, Redisson 等客户端API与Redis进行交互。
第5章数据库分库分表案例大型网站几乎时时刻刻都在接受着高并发和海量数据的洗礼，随着用户规模的线性上升，单库的性能瓶颈会逐渐暴露出来，由于数据库的检索效率越来越慢，导致生产环境中产生较多的慢速SQL。对于非结构化的数据，可以将其存储在NoSQL数据库中来提升性能,但是重要的业务数据，仍然要落盘在关系型数据库(如MySQL数据库)中。那么如何提升关系型数据库的并行处理能力和检索效率就成为了架构师需要思考和解决的棘手问题，并且单库如果宕机，业务系统也就随之瘫痪了。因此，在互联网场景下，架构师务必要确保后端存储系统具备高可用性和高性能，为了解决这些问题，目前互联网场景下常见的做法便是对数据库实施分库分表，即Sharding改造。
5.1关系型数据库的架构演变
架构师到底是什么?它真的是开发人员口中所述的不会写代码的“ 技术大忽悠”吗?其实笔者也发现，目前互联网企业的架构师，真正奋斗在一线和程序员们一起Coding的确实太少。当然，并不是说Coding应该是架构师的主要工作，因为大企业的架构师们更主要的工作是负责把控方向，掌舵大局。笔者认为，作为一名合格的架构师，肯定是需要权衡- - 些东西的，哪个是主要矛盾就优先解决哪一个。但这并不代表给了你不写任何代码的权利，而是你应该比其他人做得更多，付出得更多，这样才能够使你的架构更接地气，更好地将架构落地。除此之外，架构师对于业务的理解- -定要透彻， 否则你的架构又为谁而设计呢?