铁路订票网站个人的设计浅见关于12306网站和清华某院长的微博言论，我做了一个回复，说这玩意不难，2个人2周，40台服务器可以搞定。 下面详细解释一下大概的思路。免费share一下，看看靠谱不靠谱。 别人看到的是流量，我先看结构，这里的数据结构是相当简单的，主要满足的需求是 1.车次查询（最常见的是起点站，终点站查询 和车次直接输入查询）+余票显示 所谓的用户刷页面，绝大部分应该在这里。日均10亿pv（这个数字我先质疑一下，不过么关系，后面再说怎么处理），估计主要落在这个查询上。 2.注册，登陆。每天过千万人次是有的 3.下单，也就是日成交订单量，可能存在下单失败，约几百万次。 这里基本不涉及复杂的关系操作，不涉及推拉结构，和新浪微博，facebook这样的应用场景相比，在数据关系上简直毫无难度，这也才是我敢说大话的原因。 因为不涉及复杂的关系操作，不涉及个性展示（不同用户搜索同样的条件，结果一致），那么缓存化就是最佳途径。 1.存储key-value化, 推荐redis 基本上查询都是直线式的，所以key-value就是很好的工具；因为出票可能需要找一下车次，座位，只能一一对应的查询就不好用；弄个redis 带个列表结构（dict or zset ，哪个结构更合适？问问新浪架构师杨卫华吧，这事估计对他太简单了）进去就可以了。春节放票总共多少张?又不是一次放出来，每张票对应一个key，一个 value，能吃多少内存？后面跟个数据库做同步，这点数据量对于现在的服务器来说根本不是问题。 注册登陆也可以在 mysql基础上弄个redis挂在前头响应，这种查询速度，biu. 根据不同车次分几台服务器，响应速度根本不是问题。 2.将所有查询结果缓存化，静态化 首先明确一下查询的步骤，实际上主要查询分两步 第一步是查询符合要求的车次，第二步是查询余票。 缓存也就分两步做，起始地，目标地查询 - 常见查询目标（如北京到成都）全部预制缓存。非常见查询目标，基于第一次查询的结果缓存，这样查询车次基本上无压力。 查询有票状态就更简单了，因为票数只有有票，无票两个状态，某日某车次作为一个key-value类型存储（仍用redis即可）。某类车票发生从 有到无或从无到有的变化，才通知缓存更新。更新是后台通知的，而非基于用户查询。比如某车次硬卧票售完，通知一次更新，硬座售完，通知一次更新，软座售 完，通知一次更新。以此类推，这样的缓存更新次数极少。而且可以给前端返回甚至静态结果（基于查询条件生成静态结果，是个Seoer都会的，后台在票数变 化时通知更新，这样结构上就与前端查询无关了，而且一样可以保持实时性）。 如果你较真说，其实一个车次在不同区间也存在有无票的不同，的确，不过按照同样思路，结构多做一层死不了人的。毕竟这只是概述。但是核心思路不变，缓存的变更次数远少于查询请求次数，这就够了。 3.前端缓存处理 很多人被10亿请求数吓到了，其实这里水分很大，最多的是重复刷新和外挂工具，那么如果你做到基于2的查询结果缓存化，这一步就简单了;直接参见这 个文章 http://blog.sina.com.cn/s/blog_466c66400100bi2y.html 大量的用户重复刷新根本不是问题。 想知道实际效果，看这里 http://blog.sina.com.cn/s/blog_466c66400100cfrj.html 1小时20亿的刷新都不怕，还怕你一天10亿刷新？ 4.i/o优化 其实我甚至觉得用了redis都不需要做i/o优化了，如果用户单据需要数据库保存，一天200万单嘛，搜一下 淘宝技术专家余锋分享的qcon讲座文档，顺便读一下他历来新浪微博分享的文字，这个需求简直就是小儿科了。 大不了狠狠心买几块ssd硬盘做raid1/0，对于我这样的穷架构师来说，都属于大手笔了，至于昂贵的fusion-io，我真觉得，这个场景用不着， 实在用不着。 这里关键点，是查询结果的静态化和前段缓存的利用 查询怎么可能静态化？ 因为 1：重复查询的频度远远大于数据更新的频度（即便是票数的更新，也是500:1，更不用说是有无的变化） 2：静态化不代表不动态更新，在订票成功后，如果发生了票数状态的改变（是状态改变，而不是数字改变），服务端更新或删除该静态结果（下一次查询重新生成静态结果） 至于为什么说2人2周，别搞花的，别图好看，就把这些结构捋清楚，代码能有多少行？这玩意没什么工作量。 此外，有人说，你肯定没考虑神马神马神马神马；您说对了，我还真没考虑这么多，毕竟铁道部没给我1000多万，不过真要是给了我1000多万，我用三天时间考虑清楚，肯定比这不到1个小时整理的东西详细，您觉得呢，剩下一周半干活足够完工了。 ------------------------------------------------------------------------ 做个简要总结，该方案所适应场景 1：查询请求频次远大于数据更新频次。 2：所有人同一时刻查询同一条件返回结果一致。 在二者条件满足的情况下，查询结果可以静态化，静态化不代表不动态更新 更新通过服务端的数据变化触发，而非通过用户请求触发。这样就可以保证静态化发布和动态化更新。 静态化发布后，利用杨建的 前端优化技巧，设计输出header。 根据公开数据粗略估计，10亿pv请求，90%+甚至95%会落到前端缓存里，根本不会带来服务器负载！连cdn都省下了！ 明白嘛？不明白的仔细去看杨建的博客。 至于订单系统，一天200万，数据库随便分一下库，还需要多少解释？看看余锋的微博和Qcon分享文档，200万请求算毛事情，不至于唧唧歪歪吧。 本文来自：曹政博客 |
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