12306系统架构优化-阿里云开发者社区

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12306系统架构优化

简介: SK个人感觉,云风的“排队论”优化简单可信。

coolshell陈皓优化方案

原文:http://coolshell.cn/articles/6470.html

一、业务复杂度比对

(1)qq业务模型:只访问自己的数据
(2)秒杀业务模型:秒杀能够只接受前N个请求,后续请求直接返回
(3)奥运会售票业务模型:注册+抽奖,非先来先抢,可以事后线下处理
(4)电子商务业务模型:c2c只需关注自己的库存
结论:库存是b2c的噩梦,12306业务与之类似

二、瓶颈

库存业务的操作模式基本是这样的:
1)占住库存
2)付款
3)扣除库存
这个过程中,是要对数据进行加锁的,高并发下数据的一致性保证非常之难。
并发究竟有多大呢?
12306的业务特点是,突然放票,大家去抢。几十分钟内,马上几千万的访问量,非常恐怖(据说高峰访问是10亿PV,集中在早上8点到10点)。
结论:高并发下数据一致性是12306的痛点

三、前端优化

(1)负载均衡:DNS+CDN;
(2)减少页面链接数:减少浏览器http并发连接,合并js,合并css,合并图标
(3)减少页面大小:带宽有限,压缩,分离图片服务
(4)页面静态化:同一时间查询相同车次的结果页面都是一样的,甚至可将静态化的文件放入/dev/shm下
(5)查询优化:票务结果显示“有/无”,而非具体数字,能大大简化逻辑
(6)前端缓存:直接缓存动态页面

四、后端优化

(1)数据冗余:一个数据可以冗余存在多个表里,代价是一致性
(2)数据镜像:replication,仍然有一致性问题
(3)数据分区:分库,分表,分字段
(4)负载均衡:静态分流,动态分流
(5)异步化、throttle(节流,一般需要排队)、批量处理

五、总结

无论如何,系统一定要能水平扩展,加机器能提高性能。

云风的BLOG优化方案

原文:http://blog.codingnow.com/2012/01/ticket_queue.html

一、核心思想:排队论,餐馆里拿到号的人才能进来吃饭

(1)生成一些签名过的“号”给排队者(“号”不可伪造)
(2)一个32G大数组,循环队列,将“号”放入队尾,并hash记录“号”在队列中的index
(3)利用一次hash查询,由index和head可知排队者前面有多少人
(4)如果排队者前面没有人了,好吧,给你个签名过的session,进去吃饭吧(“session不可伪造”)

二、注意点

(1)刷“号”也是没用的,不能让你提前
(2)拿到“号”的人心切呀,急于知道他前面排了多少人,便反复查询,反复查询,可以设定阈值,查询频率过高,则“票”作废,这样以降低大家查询的频率
(3)session有有效期,拿到session不去吃饭,重新排队

三、总结

(1)拿到session后才能走正常购票流程,此时性能已经不是瓶颈,大不了多开几个窗口,不正确或者超时的session立马可以断掉
(2)排队由“号”拿session可以精确控制真正进入系统的流量,而排号的系统又是内存的高性能简流程操作
(3)排队的人只要看到自己前面的人公平的在减小,也会安心等待

曹政的和谐blog优化方案

原文:http://hi.baidu.com/ncaoz/item/9bdefa308f1bb7f3e7bb7a84
( SK注:caoz同学很自信,2人2周,40台服务器搞定,大家一起看下他的方案)

一、业务抽象

(1)车次查询+余票显示,日均10亿PV,这是主要矛盾
(2)注册登录,日均几千万PV
(3)下单,日均几百万PV
不涉及复杂的关系操作,不涉及推拉结构、不涉及革新展示。

二、优化方向

(1)存储KV化,例如redis:基本所有查询都是直线式的,可以用redis的集合或者列表搞定
(2)后端查询结果缓存化:
2.1)缓存符合要求的车次
2.2)缓存余票
2.3)缓存有票/无票状态
(3)前端缓存+防刷
(4)IO优化,几百万的订单而已

三、总结

缓存(查询结果静态化)是整个优化方案的核心
这个手段极其适用于符合这两个要求的场景:
(1)查询频率远大于更新频率
(2)所有用户在同一时间查询同一条件,返回结果都相同

四、引文

caoz在上文中引用了“杨建”网站Cache加速的文章,
杨建的BLOG-“网站加速-Cache为王”链接如下:
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_466c66400100bi2y.html

SK个人感觉,云风的“排队论”优化简单可信。

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