【IT168 专稿】2012年的春运潮造就了中国铁路客户服务中心12306网络购票系统一夜蹿红，从传统购票方式到电子商务，2012年1月1日开通的12306网络购票系统成为了铁道部改革的重要一步。

　　但是随着12306系统的上线，各种关于12306系统的抱怨声也层出不穷，不少人抱怨网上订票系统十分“龟速” 网络运行奇慢，网页不时“崩溃”，平均刷新500次才能购到一张票，而且订票过程十分繁琐，从用户注册到支付成功，要13道“工序”，让人晕头转向等等。

　　本来为了让每个归家的人更方便地买到火车票，而12306网上订票系统这个号称斥数千万元巨资建立的电商的表现却难以让人信服，并引发了一些讨论和思考，应该如何建设类似12306网上订票系统这种大型高并发高性能网站呢?IT168记者采访了腾讯架构平台部刘天斯，对于大型高并发高性能网站的建设和优化，他给出了自己的建议。

　　12306订票网站存在哪些需求特点和挑战？

　　12306订票网站具有分时段、分区域、高并发等特点，如何确保在高峰时段正常提供服务是一个非常大的挑战，放眼春运期间网上订票系统，表现为页面访问延时大、登录异常、支付失败等问题。这其中存在一定客观因素，也不排除对流量预估不准确、架构设计不合理等情况。官方公布日均PV达10亿，在高峰时段有千万PV的访问量，应对如此高的流量需要从带宽、服务器、网络、应用及业务逻辑等进行优化。

　　国内的大型网站还包括淘宝、京东、新浪等，12306的访问模式和淘宝、京东存在哪些异同？

　　相同点都可以理解成电子商务网站，无论是业务逻辑还是应用特点都非常相似，唯一的差别是12306的流量因时段、区域更为集中，有人说像淘宝、京东搞促销，比如”秒杀”。但”秒杀”的对象往往比较固定，后端可以通过缓存机制或静态化来缓解数据库I/O压力，而12306需要每隔10分钟更新票务信息，同时还要保持与集团其它业务系统对接，这点处理起来更为棘手。

　　淘宝、TMall、京东也曾经遭遇宕机事件，这些宕机事件和12306网站崩溃有何异同？

　　此类宕机事件原因都是相似的，无非是宽带吃紧或服务器性能出现瓶颈(应用故障、高I/O或业务逻辑异常等)。差异点只有体现在业务层面上，促销活动可以推迟或重新组织，但12306订票系统不行。反之，12306有其它辅助的补救、缓解方案，如电话预定、代售点等，传统的电子商务平台则没有。

　　12306订票网站在哪些方面可能存在问题？在以上谈到的问题上是否都有一些相应的优化建议呢？

　　个人认为更有价值是体现在数据分析上，如得到宽带数据、用户流量、区域分布、请求特点、应用瓶颈点、服务器的性能指标等等，这些数据对优化、改良现有架构非常有帮助。抛开宽带因素，以下是对12306平台系统架构的几点建议：

　　一、前端优化

　　具体参考：yahoo前端优化34条规则，针对12306平台，个人建议在没有多运营商链路接入(如BGP)的情况下继续使用CDN进行加速。动、静态应用分离，静态业务使用非12306.cn域名可以减少无用cookie带来的流量。任何一个小细节在高并发下都会被无限放大(截止目前发现平台还是以dynamic.12306.cn域名做静态引用)。查询页面的结果是通过Ajax异步返回填充iframe框架来实现，这对动态CDN加速是一个挑战，因为CDN节点并没有真正缓存页面中主要加速的内容。另外提高验证码的复杂度及多样性，可以缓解刷票机给平台带来的压力。

　　二、运用缓存

　　缓存最大的好处是减少后端数据存储的I/O压力，从一个普通用户订票轨迹来看，查询读往往是入库写的好几倍，如何减少数据库的读I/O对提高平台的整体性能至关重要，比较流行的缓存技术有针对页面及数据级，页面级缓存有varnish、squid等，如使用CDN，页面级的缓存可以不用考虑，重点将精力放在数据级的缓存规划上，技术方面可以用Nosql来实现，比较成熟的Nosql有memcached、redis、mongodb等。可以根据班次、出发与目的地ID组合或出发日期进行hash分区，这样可以很好地提高缓存命中率，减少后端数据库的压力。

　　三、代理层

　　引入代理层的目的是拆分业务，目前平台绝大部分功能都共用一组WEB服务器(从域名及URI结构猜测，不一定准确)来对外提供服务，比如登录、注册、车票查询、余票查询、列车时刻表查询、正晚点查询、订单管理等等，只要其中一个功能模块出现堵塞，影响必定是全局性的。一个好的方法是优化、规范各业务URI，在代理层实现业务的划分，可用的技术有Haproxy、Nginx等，如将/otsweb/regitNote/映射到注册组WEB服务器，/otsweb/AppQuery/映射到查询组WEB服务器，/otsweb/Pay/映射到支付组WEB服务器等等，如此一来，当查询业务出现延时堵塞时不会影响到用户支付。

　　四、数据库层

　　之前接触过一些政府行业的业务，数据库服务器往往都使用一台高端的硬件，比如小型机，在互联网行业，尤其是类似于12306订票系统，这往往是最致命的，理由很简单，在大流量并发下处理能力再强的服务器也吐不出数据，因为受网络I/O、磁盘I/O、业务逻辑等方面的限制，所以必须将数据打散，方案有进行读写分离、分区、分片。主从模式可以很好实现读写分离，大部分数据库都支持这点，除此之外还建议使用分区模式，分区策略可以根据业务特点进行，按地域进行分区是一个好主意，因为每个区域都是一个大分区，还可以从业务层面对它做二级甚至三级的"扩展分区"。需要在细化拆分与运营成本上做好平衡。另外I/O密集的点尽量使用SSD代替。

　　五、负载均衡层

　　保障一个业务平台的高可用性，采用负载均衡策略必不可少，即使是提供给CDN的源服务器。目前有商用的F5、NetScaler、Radware等，也有开源的LVS，看成本的投入来选择，此处不详细展开讨论。

　　六、业务层

　　此次12306网站瘫痪事件，业务层面有无优化的空间?12306网站平台是铁道集团在互联网上对外服务的窗口，与电话订票、代售点都是平级的，后端肯定还关联着很多复杂的业务系统，在没有对整个集团业务系统做扩容的前提下(短期内估计不能实现)，可以将网站业务平台剥离出来，当然，完全剥离也不太实际，至少可以延长同步、一致性校验的时间。时间的长短随班次的发车时间成正比，因为大部分的用户都是提前一周以上就着手预定车票。