⚠️ 注意，该项目侧重技术，适合至少完成 3 - 4 个业务类项目、或者工作 3 年及以上的朋友进阶，不是一个面向小白的教程，请大家不要跳跃式学习，可以先阅读 《项目学习建议》 来实践其他项目。
本项目仅提供文字教程，因为涉及大量技术方案，文字教程对此类项目的学习效率更高。也希望能做到这个项目的同学，至少要拥有能够阅读技术文档自学的能力，否则也不要做这个项目。
项目介绍
基于 Spring Boot 3 + Java 21 + MyBatis-Plus + TiDB + Redis + Pulsar + Docker + Nginx 的 高并发点赞系统。该项目涵盖高并发、大流量、高性能、高可用、分布式架构、可观测性等核心技术，集成最新的技术栈和架构设计方案，是从 0 到 1 打造大流量点赞系统的实践，帮助大家全面掌握企业级系统开发与优化经验。
问：为什么要做这样一个项目呢？
答：点赞系统是社交平台、内容社区等场景的核心互动功能，是主流的高并发业务场景，无论是实用价值还是技术架构都值得学习。
项目三大阶段
为了帮大家循序渐进地学习，鱼皮将项目设计为三个阶段，可以根据自己的时间和水平按需学习。
1）第一阶段 - 基础功能开发：使用 Spring Boot 3 + MyBatis-Plus 快速开发基础点赞功能。完成本期之后，可以直接把点赞功能集成到自己的任何项目中。
2）第二阶段 - 性能优化和高并发支持（进阶）：采用多种方案优化缓存策略，同时引入 Pulsar 消息队列 和 TiDB 分布式关系型数据库，减少数据库压力，提升系统并发能力。该阶段涉及大量主流优化技巧，能学到很多高并发优化经验。
实战消息队列解耦方案：
3）第三阶段 - 企业级高可用架构（高级）：介绍 DB/缓存/消息队列 多级降级方案，保证系统不崩溃，打造稳定的企业级高可用架构，支持大规模流量和容灾。
基于 Prometheus + Grafana 实现系统的多维可视化监控和告警，实现可观测性：
最后，还会带大家完全使用 AI 来生成前端项目：
通过三阶段的系统迭代，从简单可用到高性能再到高可用，带大家全面实战从入门到企业级应用的亿级流量点赞系统架构演进之路。
有业务、有技术，从 0 到 1 的真实企业级（商业级）项目设计开发，绝对让你收获满满！
项目收获
区别于普通的增删改查项目，本项目涵盖高并发、大流量、高可用、分布式架构、可观测等技术，通过该项目的实战学习，不仅能掌握点赞系统的实现核心，还能深入理解企业级架构设计、系统扩展优化方案，给你的简历大幅增加竞争力。
鱼皮给大家讲的都是 通用的项目开发方法和架构设计套路，从这个项目中你将学到：
- 如何通过 Spring Boot 3 与 Java 21 虚拟线程实现快速响应？
- 如何设计点赞业务的数据模型，实现对点赞记录和统计数据的管理？
- 如何使用分布式关系型数据库、自动分片，避免手动分库分表？
- 如何运用 Redis 多种数据结构存储点赞数据，提高查询效率？
- 如何运用 Lua 脚本保证多个 Redis 命令的原子性，减少网络 IO 次数？
- 如何引入 Pulsar 消息队列，实现点赞请求的异步处理与批量更新？
- 如何采用批量消息消费优化并发写入性能，打破系统瓶颈？
- 如何使用本地热点缓存（HeavyKeeper）解决热点数据带来的压力？
- 如何构建 DB/缓存/消息队列的降级与容灾方案，确保系统高可用性？
- 如何借助 Prometheus 与 Grafana 监控关键指标，实现实时告警？
- 如何整合 AI 生成前端代码，快速搭建交互式用户界面？
- 如何使用 Nginx 作为网关，实现反向代理 + 负载均衡？
哪怕上面提到的这些技术没学过，也没有问题。鱼皮原创项目系列以实战为主，从 0 到 1 带大家学习技术知识，并立即实践运用到项目中，做到学以致用。
从需求分析、技术选型、项目设计、项目初始化、Demo 编写、前后端开发实现、项目优化、部署上线等，每个环节我都 从理论到实践 给大家讲的明明白白、每个细节都不放过！
满满的项目正反馈：
本项目以文字教程为主，对于技术类项目我也比较推荐大家阅读文字来学习，效率会更高。
此外鱼皮编程导航的项目还提供：
- 详细的直播笔记
- 完整的项目源码（分节的代码，更易学习）
- 答疑解惑和专属项目交流群
- ⭐️ 现成的简历写法（直接写满简历）
- ⭐️ 项目的扩展思路（拉开和其他人的差距）
- ⭐️ 项目相关面试题、题解和真实面经（提前准备，面试不懵逼）
- ⭐️ 前端 + Java 后端万用项目模板（快速创建项目）
技术选型
- Spring Boot 3 + Java 21 虚拟线程
- MySQL + MyBatis-Plus
- TiDB 分布式关系型数据库，支持高并发和弹性扩展
- Redis 分布式缓存，多种数据结构优化缓存策略
- HeavyKeeper 算法 + TTL 热点Key本地缓存
- Pulsar 高吞吐消息队列
- Prometheus + Grafana 可观测性
- Alertmanager 异常告警
- Docker 快捷启停服务，高扩展性
- AI 生成前端代码
- Nginx 负载均衡
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还可以阅读鱼皮的项目学习建议：https://www.codefather.cn/post/1797431216467001345
真实评价
已经有几万名小伙伴学起来了，还有很多大家自发整理的笔记。不得不说，做项目真的给了很多同学坚持学习的目标、也有了更多拿 Offer 的机会，大家的动力也更足了！冲冲冲！
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