滴滴高峰期亿级并发如何调优？Java亿级并发系统架构设计手册( 二 ) 每逢遇到恶劣的天气

接口的响应时间变长，用户反馈商品页面出现空白页;
系统中出现大量错误，影响了用户的正常使用。
这些问题，你本应该及时发现并处理的。但现实是,你只能被动地在问题被用户反馈后,手.忙脚乱地修复。这时，你的团队才意识到，要想快速地发现和定位业务系统中出现的问题,必须搭建一套完善的服务端监控体系。正所谓“道路千万条,监控第一条,监控不到位,领导两行泪” 。不过,在搭建的过程中，你的团队又陷入了困境:
首先，监控的指标要如何选择呢?
采集这些指标可以有哪些方法和途径呢?
指标采集到之后敬要如何处理和展示呢?
这些问题，一环扣一环，关乎着系统的稳定性和可用性，而本节课，我就带你解决这些问题,搭建一套服务端监控体系。
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实战篇从今天开始，我们正式进入最后的实战篇。在之前的课程中，我分别从数据库、缓存、消息队列和分布式服务化的角度,带你了解了面对高并发的时候要如何保证系统的高性能、舸用和高可扩展。课程中虽然有大量的例子辅助你理解理论知识，但是没有-个完整的实例帮你把知识串起来。
所以，为了将我们提及的知识落地，在实战篇中，我会以微博为背景，用两个完整的案例带你从实践的角度应对高并发大流量的冲击，期望给你一个更加具体的感性认识，为你在实现类似系统的时候提供一些思路。今天我要讲的第一个案例是如何设计一个支持高并发大存储量的计数系统。
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