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diff --git a/README.md b/README.md
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 - [如何基于 Dubbo 进行服务治理、服务降级、失败重试以及超时重试？](/docs/distributed-system/dubbo-service-management.md)
 - [分布式服务接口的幂等性如何设计（比如不能重复扣款）？](/docs/distributed-system/distributed-system-idempotency.md)
 - [分布式服务接口请求的顺序性如何保证？](/docs/distributed-system/distributed-system-request-sequence.md)
-- [如何自己设计一个类似 Dubbo 的 RPC 框架？](/docs/distributed-system/dubbo-rpc-design.md)
+- [如何自己设计一个类似 Dubbo 的 RPC 框架？](/docs/distributed-system/dubbo-rpc-design.md)[手写rpc代码下载!](https://github.com/shishan100/Java-Interview-Advanced/raw/master/docs/distributed-system/code/rpc-demo.zip)
 - [为什么要进行系统拆分？如何进行系统拆分？拆分后不用 Dubbo 可以吗？](/docs/distributed-system/why-dubbo.md)
 
 
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 - [46、在搭建好的电商系统里，如何基于RocketMQ最终一致性事务进行落地开发？](/docs/distributed-system/rocketmq-eventual-consistency.md)
 - [47、如果公司没有RocketMQ中间件，那你们如何实现最终一致性事务？](/docs/distributed-system/eventual-consistency.md)
 - [48、作业：如果对自己的系统落地最终一致性事务，如何落地实现？](/docs/distributed-system/work-eventual-consistency.md)
+- [49、你们生产系统中有哪个业务场景是需要用分布式锁的？为什么呢？](/docs/distributed-system/distributed-lock.md)
+- [50、你们是用哪个开源框架实现的Redis分布式锁？能说说其核心原理么？](/docs/distributed-system/redis-distribute-lock.md)
+- [51、如果Redis是集群部署的，那么集群故障时分布式锁还有效么？](/docs/distributed-system/hitch-redis-distribute-lock.md)
+- [52、作业：自己梳理出来Redis分布式锁的生产问题解决方案](/docs/distributed-system/work-redis-distribute-lock.md)
+- [53、如果要实现ZooKeeper分布式锁，一般用哪个开源框架？核心原理是什么？](/docs/distributed-system/zookeeper-distribute-lock.md)
+- [54、对于ZooKeeper的羊群效应，分布式锁实现应该如何优化？](/docs/distributed-system/zookeeper-distribute-lock-optimize.md)
+- [55、如果遇到ZooKeeper脑裂问题，分布式锁应该如何保证健壮性？](/docs/distributed-system/zookeeper-distribute-lock-split-brain.md)
+- [56、作业：自己梳理出来ZooKeeper分布式锁的生产问题解决方案](/docs/distributed-system/zookeeper-distribute-lock-scheme.md)
+- [57、在搭建好的电商系统中，落地开发分布式锁保证库存数据准确的方案](/docs/distributed-system/floor-distribute-lock.md)
+- [58、你们的分布式锁做过高并发优化吗？能抗下每秒上万并发吗？](/docs/distributed-system/highly-concurrent-distribute-lock.md)
+- [59、淘宝和京东的库存是怎么实现的？能不能不用分布式锁实现高并发库存更新？](/docs/distributed-system/distributed-lock-taobao-and-jingdong.md)
+- [60、作业：自己系统的分布式锁在高并发场景下应该如何优化？](/docs/distributed-system/highly-concurrent-majorization-distributed-lock.md)
+- [61、互联网Java工程师面试突击前两季总结以及下一季的规划展望](/docs/distributed-system/java-internet-interview-outlook.md)
 
 
 
diff --git a/docs/distributed-system/code/code3.zip b/docs/distributed-system/code/code3.zip
diff --git a/docs/distributed-system/code/rpc-demo.zip b/docs/distributed-system/code/rpc-demo.zip
diff --git a/docs/distributed-system/distributed-lock-taobao-and-jingdong.md b/docs/distributed-system/distributed-lock-taobao-and-jingdong.md
@@ -0,0 +1,6 @@
+
+大公司一般有分布式kv存储，tair，redis，mongodb，高并发，每秒几万几十万都没问题，甚至每秒百万
+
+实时库存数据放kv存储里去，先查库存再扣减库存，你在操作库存的时候，直接扣减，如果你发现扣减之后是负数的话，此时就认为库存超卖了，回滚刚才的扣减，返回提示给用户。对kv做的库存修改写MQ，异步同步落数据库，相当于异步双写，用分布式kv抗高并发，做好一致性方案
+
+
diff --git a/docs/distributed-system/distributed-lock.md b/docs/distributed-system/distributed-lock.md
@@ -0,0 +1,11 @@
+
+下订单的环节，支付之前，创建一个订单
+
+![distributed-lock](/docs/distributed-system/images/distributed-lock.png)
+创建一个订单，订单里会指定对哪些商品要购买多少件，此时就需要走一个流程，校验一下库存
+
+查库存，确认库存充足，锁定库存
+
+这个过程必须用分布式锁，锁掉这个商品的库存，对一个商品的购买同一时间只能有一个人操作
+
+redis和zookeeper实现分布式锁的原理，在之前面试突击第一季都讲过了，大家没看过的可以去看一下
diff --git a/docs/distributed-system/floor-distribute-lock.md b/docs/distributed-system/floor-distribute-lock.md
@@ -0,0 +1,2 @@
+
+《亿级流量电商详情页系统实战》，部署redis和zookeeper，redisson做分布式锁，curator做分布式锁，试一试
diff --git a/docs/distributed-system/highly-concurrent-distribute-lock.md b/docs/distributed-system/highly-concurrent-distribute-lock.md
@@ -0,0 +1,26 @@
+
+分段加锁
+
+有好多同学出去面试，聊到分布式锁这块，都被人考察分布式锁能不能抗高并发的问题了
+
+对某个商品下单，对一个分布式锁每秒突然有上万请求过来，都要进行加锁，此时怎么办呢？可能就会导致你
+
+
+
+比如你的苹果库存有10000个，此时你在数据库中创建10个库存字段
+
+一个表里有10个库存字段，stock_01，stock_02，每个库存字段里放1000个库存
+
+此时这个库存的分布式锁，对应10个key，product_1_stock_01，product_1_stock_02
+
+请求过来之后，你从10个key随机选择一个key，去加锁就可以了，每秒过来1万个请求，此时他们会对10个库存分段key加锁，每个key就1000个请求，每台服务器就1000个请求而已
+
+
+万一说某个库存分段仅仅剩余10个库存了，此时我下订单要买20个苹果，合并扣减库存，你对product_1_stock_5，加锁了，此时查询对应的数据库中的库存，此时库存是10个，不够买20个苹果
+
+你可以尝试去锁product_1_stock_1，再查询他的库存可能有30个
+
+此时你就可以下订单，锁定库存的时候，就对product_1_stock_5锁定10个库存，对product_1_stock1锁定10个库存，锁定了20个库存
+
+
+分段加锁 + 合并扣减
diff --git a/docs/distributed-system/highly-concurrent-majorization-distributed-lock.md b/docs/distributed-system/highly-concurrent-majorization-distributed-lock.md
@@ -0,0 +1,2 @@
+
+想想自己的分布式锁用在业务系统中，有没有高并发问题，如果有，如何用分段加锁思路来解决，或者用kv存储来存放实时库存抗并发，直接在kv里扣减，避免用分布式锁
diff --git a/docs/distributed-system/hitch-redis-distribute-lock.md b/docs/distributed-system/hitch-redis-distribute-lock.md
@@ -0,0 +1,4 @@
+
+瞬时故障问题
+
+彻底解决这个问题，很难，除非你修改一些redis和redisson框架的源码，源码级的二次开发，加锁，必须是master和slave同时写成功，才算是加锁成功
diff --git a/docs/distributed-system/images/distributed-lock.png b/docs/distributed-system/images/distributed-lock.png
diff --git a/docs/distributed-system/images/redis-distribute-lock.png b/docs/distributed-system/images/redis-distribute-lock.png
diff --git a/docs/distributed-system/images/zookeeper-distribute-lock-optimize.png b/docs/distributed-system/images/zookeeper-distribute-lock-optimize.png
diff --git a/docs/distributed-system/images/zookeeper-distribute-lock.png b/docs/distributed-system/images/zookeeper-distribute-lock.png
diff --git a/docs/distributed-system/java-internet-interview-outlook.md b/docs/distributed-system/java-internet-interview-outlook.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+
+快速扫盲，MQ、ES、Dubbo、分布式事务、分布式锁、缓存架构、高并发、高可用，各种常考的技术问题，都拎出来，重点的讲解一下
+
+21天互联网Java工程师面试训练营（分布式篇），互联网Java工程师面试突击训练（第二季）
+
+对第一季的分布式面试题，进一步加深了，分布式这块再抗一堆连环炮都没问题
+
+接着对后面几季的内容，会考虑一下形式，可能会考虑把五季合并为一季，作为面试突击第三季，形式上会综合考虑是继续用视频，还是用文章形式更便于大家日常学习
+
+微服务、海量数据、高性能、高并发、高可用，五季
+
+互联网Java工程师面试突击训练营（第三季）
+
+视频，路上，在公司里不方便看视频，等到回家，晚上来一局王者荣耀
+
+文章，上下班路上，在公司里，支持在PC端可以看文章，自己写写代码，做点实验
+
+狸猫技术窝，知识店铺，有一个文章专栏，救火队队长，《从0开始带你成为JVM实战高手》，一步一图，大白话，通俗易懂，1个多月，将近2000人买了专栏，普遍好评，非常的好，看的浅显易懂，实战型强，就知道生产环境jvm如何优化
+
+
+
+后台观察一下购买面试训练营第二季的同学学习的进度，没时间看视频，赶进度一个过程中，学习中，第三季，那一定是观察大部分同学都得把第二季学的差不多，重磅推出第三季，加量不加价
+
+
+付费微信群，里面有很多我这两年带出来的大厂的同学，滴滴、阿里、百度、美团、美菜、每日优鲜、vipkid，热火朝天聊技术问题
+
+学习+作业+思考+复习+提问+答疑
diff --git a/docs/distributed-system/redis-distribute-lock.md b/docs/distributed-system/redis-distribute-lock.md
@@ -0,0 +1,36 @@
+
+面试突击第二季
+![distributed-lock](/docs/distributed-system/images/redis-distribute-lock.png)
+Redis分布式锁，很少自己撸，Redisson框架，他基于Redis实现了一系列的开箱即用的高级功能，比如说分布式锁
+
+引入maven依赖，他示例代码就几行
+
+比如说，苹果这个商品的id是1
+
+redisson.lock(“product_1_stock”)
+
+key的业务语义，就是针对product_id = 1的商品的库存，也就就是苹果的库存，进行加锁
+
+如果要学习redis技术的，跟我之前录制的《亿级流量商品详情页系统》去学习，在训练营的课程目录里有一个文档，有我之前的课程的地址
+
+
+product_1_stock: {
+“xxxx”: 1
+}
+
+生存时间：30s
+
+watchdog，redisson框架后台执行一段逻辑，每隔10s去检查一下这个锁是否还被当前客户端持有，如果是的话，重新刷新一下key的生存时间为30s
+
+其他客户端尝试加锁，这个时候发现“product_1_stock”这个key已经存在了，里面显示被别的客户端加锁了，此时他就会陷入一个无限循环，阻塞住自己，不能干任何事情，必须在这里等待
+
+
+第一个客户端加锁成功了，此时有两种情况，第一种情况，这个客户端操作完毕之后，主动释放锁；第二种情况，如果这个客户端宕机了，那么这个客户端的redisson框架之前启动的后台watchdog线程，就没了
+
+此时最多30s，key-value就消失了，自动释放了宕机客户端之前持有的锁
+
+
+
+
+
+
diff --git a/docs/distributed-system/work-redis-distribute-lock.md b/docs/distributed-system/work-redis-distribute-lock.md
@@ -0,0 +1,2 @@
+
+自己哪个业务可以用分布式锁？用什么框架？有什么生产问题？
diff --git a/docs/distributed-system/zookeeper-distribute-lock-optimize.md b/docs/distributed-system/zookeeper-distribute-lock-optimize.md
@@ -0,0 +1,12 @@
+
+![zookeeper-distribute-lock-optimize](/docs/distributed-system/images/zookeeper-distribute-lock-optimize.png)
+也可以，羊群效应
+
+如果几十个客户端同时争抢一个锁，此时会导致任何一个客户端释放锁的时候，zk反向通知几十个客户端，几十个客户端又要发送请求到zk去尝试创建锁，所以大家会发现，几十个人要加锁，大家乱糟糟的，无序的
+
+羊群效应
+
+造成很多没必要的请求和网络开销，会加重网络的负载
+
+
+
diff --git a/docs/distributed-system/zookeeper-distribute-lock-scheme.md b/docs/distributed-system/zookeeper-distribute-lock-scheme.md
@@ -0,0 +1,11 @@
+
+Redis和ZooKeeper，哪种分布式锁更好？
+
+从分布式系统协调语义而言，是ZooKeeper做分布式锁更好一些，因为Redis本身其实是缓存，但是Redis能抗高并发，高并发场景下更好一些
+
+zookeeper本身不适合部署大规模集群，他本身适用的场景就是部署三五台机器，不是承载高并发请求的，仅仅是用作分布式系统的协调的
+
+
+Redis？ZooKeeper？
+
+有redis集群，没有zookeeper集群，那你当然就选择redis了；如果你们公司两个都有，用哪种分布式锁都可以，高并发场景，redis
diff --git a/docs/distributed-system/zookeeper-distribute-lock-split-brain.md b/docs/distributed-system/zookeeper-distribute-lock-split-brain.md
@@ -0,0 +1,6 @@
+
+分布式锁脑裂，重复加锁
+
+分布式系统，主控节点有一个Master，此时因为网络故障，导致其他人以为这个Master不可用了，其他节点出现了别的Master，导致集群里有2个Master同时在运行
+
+curator框架源码，加一些协调机制
diff --git a/docs/distributed-system/zookeeper-distribute-lock.md b/docs/distributed-system/zookeeper-distribute-lock.md
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+看图说话
+![distributed-lock](/docs/distributed-system/images/zookeeper-distribute-lock.png)
+一般很少自己手撸，curator，基于zk实现了一整套的高级功能
+
+product_1_stock
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+curator.lock(“product_1_stock”)
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+/locks/product_1_stock

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 +大公司一般有分布式kv存储，tair，redis，mongodb，高并发，每秒几万几十万都没问题，甚至每秒百万
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 +实时库存数据放kv存储里去，先查库存再扣减库存，你在操作库存的时候，直接扣减，如果你发现扣减之后是负数的话，此时就认为库存超卖了，回滚刚才的扣减，返回提示给用户。对kv做的库存修改写MQ，异步同步落数据库，相当于异步双写，用分布式kv抗高并发，做好一致性方案
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