春節即將來臨，大家想必目前最重要的事就是買車票回家了。這是個春運時刻，車票都是非常緊張的，所以大家都在通過各種渠道搶能往溫暖家的懷抱的旅程票。有的在電話上訂購，有的在代售點排起長長的列隊，現在的網絡這么發達，怎么可以沒有網絡訂票呢，今天2012的春運就建立起來了一個完整的網站，最強大的一個系統就是網絡訂票。這個網站建設的對我們是那么的重要。
關于12306網站和清華某院長的微博言論，我做了一個小回復，說這玩意不難，2個人2周，40臺服務器可以搞定。
下面詳細解釋一下大概的思路。免費share一下，看看靠譜不靠譜。
別人看到的是流量，我先看結構，這里的數據結構是相當簡單的，主要滿足的需求是：
1.車次查詢（最常見的是起點站，終點站查詢 和車次直接輸入查詢）+余票顯示
所謂的用戶刷頁面，絕大部分應該在這里。日均10億pv（這個數字我先質疑一下，不過么關系，后面再說怎么處理），估計主要落在這個查詢上。
2.注冊，登陸。每天過千萬人次是有的
3.下單，也就是日成交訂單量，可能存在下單失敗，約幾百萬次。
這里基本不涉及復雜的關系操作，不涉及推拉結構，和新浪微博，facebook這樣的應用場景相比，在數據關系上簡直毫無難度，這也才是我敢說大話的原因。
因為不涉及復雜的關系操作，不涉及個性展示（不同用戶搜索同樣的條件，結果一致），那么緩存化就是最佳途徑。
1.存儲key-value化， 推薦redis
基本上查詢都是直線式的，所以key-value就是很好的工具；因為出票可能需要找一下車次，座位，只能一一對應的查詢就不好用；弄個redis帶個列表結構（dict or zset ，哪個結構更合適？問問新浪架構師楊衛華吧，這事估計對他太簡單了）進去就可以了。春節放票總共多少張？又不是一次放出來，每張票對應一個key，一個value，能吃多少內存？后面跟個數據庫做同步，這點數據量對于現在的服務器來說根本不是問題。
注冊登陸也可以在 mysql基礎上弄個redis掛在前頭響應，這種查詢速度，biu.
根據不同車次分幾臺服務器，響應速度根本不是問題。
2.將所有查詢結果緩存化，靜態化
首先明確一下查詢的步驟，實際上主要查詢分兩步
第一步是查詢符合要求的車次，第二步是查詢余票。
緩存也就分兩步做，起始地，目標地查詢 - 常見查詢目標（如北京到成都）全部預制緩存。非常見查詢目標，基于第一次查詢的結果緩存，這樣查詢車次基本上無壓力。
查詢有票狀態就更簡單了，因為票數只有有票，無票兩個狀態，某日某車次作為一個key-value類型存儲（仍用redis即可）。某類車票發生從有到無或從無到有的變化，才通知緩存更新。更新是后臺通知的，而非基于用戶查詢。比如某車次硬臥票售完，通知一次更新，硬座售完，通知一次更新，軟座售完，通知一次更新。以此類推，這樣的緩存更新次數極少。而且可以給前端返回甚至靜態結果（基于查詢條件生成靜態結果，是個網站推廣都都會的，后臺在票數變化時通知更新，這樣結構上就與前端查詢無關了，而且一樣可以保持實時性）。
如果你較真說，其實一個車次在不同區間也存在有無票的不同，的確，不過按照同樣思路，結構多做一層死不了人的。畢竟這只是概述。但是核心思路不變，緩存的變更次數遠少于查詢請求次數，這就夠了。
3.前端緩存處理
很多人被10億請求數嚇到了，其實這里水分很大，最多的是重復刷新和外掛工具，那么如果你做到基于2的查詢結果緩存化，這一步就簡單了；直接參見這篇文章，大量的用戶重復刷新根本不是問題。 想知道實際效果，看這里1小時20億的刷新都不怕，還怕你一天10億刷新？
4.i/o推廣
其實我甚至覺得用了redis都不需要做i/o推廣了，如果用戶單據需要數據庫保存，一天200萬單嘛，搜一下 淘寶技術專家余鋒分享的qcon講座文檔，順便讀一下他歷來新浪微博分享的文字，這個需求簡直就是小兒科了。 大不了狠狠心買幾塊ssd硬盤做raid1/0，對于我這樣的窮架構師來說，都屬于大手筆了，至于昂貴的fusion-io，我真覺得，這個場景用不著，實在用不著。
這里關鍵點，是查詢結果的靜態化和前段緩存的利用
查詢怎么可能靜態化？
因為
1：重復查詢的頻度遠遠大于數據更新的頻度（即便是票數的更新，也是500:1，更不用說是有無的變化）
2：靜態化不代表不動態更新，在訂票成功后，如果發生了票數狀態的改變（是狀態改變，而不是數字改變），服務端更新或刪除該靜態結果（下一次查詢重新生成靜態結果）
至于為什么說2人2周，別搞花的，別圖好看，就把這些結構捋清楚，代碼能有多少行？這玩意沒什么工作量。
此外，有人說，你肯定沒考慮神馬神馬神馬神馬；您說對了，我還真沒考慮這么多，畢竟鐵道部沒給我1000多萬，不過真要是給了我1000多萬，我用三天時間考慮清楚，肯定比這不到1個小時整理的東西詳細，您覺得呢，剩下一周半干活足夠完工了，過完這一周半，2011年的網頁設計任務算是完結了，該回家和親愛的家人團聚了。
