铁路订票网站个人的设计浅见

发布人:万网代理 时间:2012-01-12 10:42来源:万网互联 点击:

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,我做了一个小回复,说这玩意不难,2个人2周,40台服务器可以搞定。
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
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:
 
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;直接参见这篇文章,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
 
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。
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。

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