图灵-从零开始开发亿级流量小红书项目实战

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├─00-资料
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├─01-课程介绍
│      1. 01.从零开始开发亿级流量小红书项目实战.mp4
│      2. 02.小红书相关业务介绍.mp4
│      
├─02-关注服务(关注用户，关注列表，粉丝列表)架构设计与落地
│      1. 03.粉丝数与关注数如何设计和优化.mp4
│      2. 04.粉丝数与关注数代码如何落地.mp4
│      3. 05.通用粉丝列表和关注列表如何设计与实现.mp4
│      4. 06.千万粉丝用户粉丝列表和关注列表如何进行优化.mp4
│      5. 07.热点事件瞬间涨粉几百万导致的缓存穿透、缓存击穿以及雪崩如何应对.mp4
│      6. 08.某演员突然爆火，用户关注并发写操作太高，服务扛不住了怎么办.mp4
│      7. 09.高并发关注业务场景下MQ优化最佳实践.mp4
│      8. 10.十亿级关系链数据库如何分库分表.mp4
│      9. 11.大V突然爆火，粉丝直接涨到几千万数据库中的数据太多了怎么办.mp4
│      10. 12.十亿级用户关系粉丝列表代码落地实现.mp4
│      
├─03-计数服务(点赞数，评论数等)架构设计与落地
│      1. 13.通用点赞计数功能如何实现.mp4
│      2. 14.计数服务DB设计层面如何进行优化以及如何分库分表.mp4
│      3. 15.通用点赞计数代码落地实现.mp4
│      4. 16.计数并发太高导致结果不准确如何处理.mp4
│      5. 17.巧用缓冲区让你的计数程序起飞.mp4
│      6. 18.模糊计数和精准计数架构设计.mp4
│      7. 18_2.补录数据对齐和缓冲区设计与实现.mp4
│      8. 19.通过鹿晗官宣事件来分析对于爆火帖子的计数业务如何优化.mp4
│      9. 20.大数据量场景如何高效判断用户是否已经点过赞.mp4
│      10. 21.大数据量场景点赞用户的详情如何查看.mp4
│      11. 22.大数据量场景点赞用户的详情最终实现.mp4
│      12. 23.大数据量场景点赞用户的详情代码落地实现.mp4
│      13. 24.深入Redis源码优化Redis字符串类型占用内存过多问题.mp4
│      
├─04-社交帖子Feed流架构设计与落地
│      1. 25.从产品方面来分析一下帖子这个功能如何实现.mp4
│      2. 26.帖子数据库如何设计.mp4
│      3. 27.通用查看帖子功能如何设计.mp4
│      4. 28.通用发帖功能如何设计.mp4
│      5. 29.上亿帖子的数据库如何进行分库分表与优化？.mp4
│      6. 30.帖子Redis缓存如何进行设计(一).mp4
│      7. 31.帖子Redis缓存如何进行设计(二).mp4
│      8. 32.百亿级帖子中心查询优化最佳实践.mp4
│      9. 33.百亿级帖子查询代码落地实现.mp4
│      10. 34.Feed流如何设计和实现.mp4
│      11. 35.Feed流如何优化.mp4
│      12. 36.Feed流整体架构流程以及缓存如何设计.mp4
│      13. 37.Feed流代码落地.mp4
│      14. 38.微博，小红书，抖音附近的人如何实现.mp4
│      15. 39.附近的人代码落地.mp4
│      
├─05-评论系统架构设计与落地
│      1. 40.评论系统介绍和数据库如何设计.mp4
│      2. 41.评论系统存储服务如何选择.mp4
│      3. 42.通用评论系统代码落地.mp4
│      4. 43.十亿级评论系统架构和数据库如何设计.mp4
│      5. 44.十亿级评论系统缓存如何设计.mp4
│      6. 45.十亿级评论系统可用性如何保证.mp4
│      7. 46.十亿级评论系统分库分表.mp4
│      8. 47.通用判断是否给评论点赞如何进行设计.mp4
│      9. 48.大数据量场景下如何构建高性能的是否点赞功能.mp4
│      10. 49.查询根评论，查询是否点赞代码如何实现.mp4
│      11. 50.新增修改评论，点赞，取消点赞评论代码如何实现.mp4
│      12. 51.敏感词匹配系统介绍和底层算法选择.mp4
│      13. 52.ac自动机原理.mp4
│      
├─06-用户签到设计与落地
│      1. 54.千万日活用户签到架构如何设计与实现.mp4
│      2. 55.千万日活用户签到代码实现.mp4
│      
├─07-多级缓存在项目中的实践
│      01_56.多级缓存在项目中的实践&本地缓存如何选择.mp4
│      02_57.面试常问的缓存读写淘汰算法详解.mp4
│      
├─08-企业级热点探测系统落地
│      01_58.热点探测服务的原理和实现.mp4
│      02_59.JDhotkey开发实战.mp4
│      03_60.JDhotkey架构解析.mp4
│      04_61.JDhotkey源码解析.mp4
│      
├─09-小红书社交架构代码落地实战
│      01_62.小红书项目架构技术选型(1).mp4
│      02_63.小红书项目架构技术选型(2).mp4
│      03_64.小红书项目架构技术选型(3).mp4
│      04_65.小红书项目架构讲解.mp4
│      05_66.关注服务整体代码讲解.mp4
│      06_67.计数服务架构整体落地讲解.mp4
│      07_68.计数服务整体代码落地讲解和如何包装简历.mp4
│      08_69.帖子服务查询代码落地讲解.mp4
│      09_70.查询点赞详情，判断是否点赞代码落地讲解.mp4
│      10_71.敏感词匹配系统代码落地讲解.mp4
│      
├─10-购物车架构设计与落地
│      01_56.购物车介绍.mp4
│      02_57.从产品角度来分析电商购物车业务流程.mp4
│      03_58.购物车功能需求和技术解决方案.mp4
│      04_59.通用购物车如何设计和实现.mp4
│      05_60.购物车缓存如何进行设计.mp4
│      06_61.通用购物车代码落地.mp4
│      07_62.购物车如何进行优化(1).mp4
│      08_63.购物车如何进行优化(2).mp4
│      
├─11-商品中心设计与落地
│      01_01、商品中心整体架构和数据库设计.mp4
│      02_02.商品结构化设计-类目设计.mp4
│      03_03.商品结构化设计-属性设计.mp4
│      04_04.商品基本概念和SPU，SKU发布流程.mp4
│      05_05.商品中心实际落地问题剖析.mp4
│      06_06.通用的商品详情页如何设计与实现.mp4
│      07_07.10w+qps商品详情页如何设计与实现.mp4
│      
├─12 优惠券架构设计与落地
│      01_1.优惠券产品分析(1).mp4
│      02_2.优惠券产品分析(2).mp4
│      03_3.优惠券产品分析(3).mp4
│      04_4.优惠券数据库设计.mp4
│      05_5.活动促销数据库设计.mp4
│      06_6.新增优惠券后台设计.mp4
│      07_7.新增优惠券模板代码实现.mp4
│      08_8.优惠券热点库存问题及解决方案(1).mp4
│      09_9.优惠券热点库存问题及解决方案(2).mp4
│      10_10.优惠券码生成问题及解决方案.mp4
│      11_11.过期优惠券模板业务讲解.mp4
│      12_12.过期优惠券模板代码实现.mp4
│      13_13.领取优惠券代码实现.mp4
│      14_14.查询优惠券代码实现.mp4
│      15_15.查询匹配优惠券代码实现.mp4
│      16_16.优惠券过期代码实现.mp4
│      17_18.在优惠券项目中导入leaf框架.mp4
│      18_17.使用leaf生成优惠券码.mp4
│      19_19.修改项目使用leaf生成优惠券码.mp4
│      
└─13 如何去面试
        01_1.小红书项目整体如何包装简历以及如何进行面试.mp4
        02_2.关注服务如何包装简历以及如何进行面试.mp4
        03_3.计数服务如何包装简历以及如何进行面试.mp4
        04_4.帖子及feed流如何进行面试.mp4

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