一點一滴，編程人生

業務

• 其一，有人可能把這個東西和QQ或是網游相比。但我覺得這兩者是不一樣的，網游和QQ在線或是登錄時訪問的更多的是用戶自己的數據，而訂票系統訪問的是中心的票量數據，這是不一樣的。不要覺得網游或是QQ能行你就以為這是一樣的。網游和QQ 的后端負載相對于電子商務的系統還是簡單。

• 其二，有人說春節期間訂火車的這個事好像網站的秒殺活動。的確很相似， 但 是如果你的思考不在表面的話，你會發現這也有些不一樣。火車票這個事，還有很多查詢操作，查時間，查座位，查鋪位，一個車次不 行，又查另一個車次，其伴隨著大量的查詢操作，下單的時候需要對數據庫操作。而秒殺，直接殺就好了。另外，關于秒殺，完全可以做成只接受前N個用戶的請求 （完全不操作后端的任何數據， 僅僅只是對用戶的下單操作log），這種業務，只要把各個服務器的時間精確同步了就可以了，無需在當時操作任何數據庫。可以訂單數夠后，停止秒殺，然后批 量寫數據庫。火車票這個豈止是秒殺那么簡單。能不能買到票得當時告訴用戶啊。

• 其三，有人拿這個系統和奧運會的票務系統比較。我覺得還是不一樣。雖然奧運會的票務系統當年也一上線就廢了。但是奧運會用的是抽獎的方式，也就是說不存在先來先得的搶的方式，而且，是事后抽獎，事前只需要收信息，事前不需要保證數據一致性，沒有鎖，很容易水平擴展。

• 其四，訂票系統應該和電子商務的訂單系統很相似，都是需要對庫存進 行：1）占住庫存，2）支付（可選），3）扣除庫存的操作。這個是需要有一致性的檢查的，也就是在并發時需要對數據加鎖的。B2C的電商基本上都會把這個 事干成異步的，也就是說，你下的訂單并不是馬上處理的，而是延時處理的，只有成功處理了，系統才會給你一封確認郵件說是訂單成功。我相信有很多朋友都收到 認單不成功的郵件。這就是說，數據一致性在并發下是一個瓶頸。

• 其五，鐵路的票務業務很變態，其采用的是突然放票，而有的票又遠遠不夠 大家分，所以，大家才會有搶票這種有中國特色的業務的做法。于是當票放出來的時候，就會有幾百萬人甚至上千萬人殺上去，查詢，下單。幾十分鐘內，一個網站 能接受幾千萬的訪問量，這個是很恐怖的事情。據說12306的高峰訪問是10億PV，集中在早8點到10點，每秒PV在高峰時上千萬。

• 庫存是B2C的惡夢，庫存管理相當的復雜。不信，你可以問問所有傳統和電務零售業的企業，看看他們管理庫存是多么難的一件事。不然，就不會有那么多人在問凡客的庫存問題了。（你還可以看看《喬布斯傳》，你就知道為什么Tim會接任Apple的CEO了，因為他搞定了蘋果的庫存問題）

• 對于一個網站來說，瀏覽網頁的高負載很容易搞定，查詢的負載有一定的難度去處理，不過還是可以通過緩存查詢結果來搞定，最難的就是下單的負載。因為要訪問庫存啊，對于下單，基本上是用異步來搞定的。去年雙11節，淘寶的每小時的訂單數大約在60萬左右，京東一天也才能支持40萬（居然比12306還差），亞馬遜5年前一小時可支持70萬訂單量。可見，下訂單的操作并沒有我們相像的那么性能高。

• 淘寶要比B2C的網站要簡單得多，因為沒有倉庫，所以，不存在像B2C這樣有N個倉庫對同一商品庫存更新和 查 詢的操作。下單的時候，B2C的 網站要去找一個倉庫，又要離用戶近，又要有庫存，這需要很多計算。試想，你在北京買了一本書，北京的倉庫沒貨了，就要從周邊的倉庫調，那就要去看看沈陽或 是西安的倉庫有沒有貨，如果沒有，又得看看江蘇的倉庫，等等。淘寶的就沒有那么多事了，每個商戶有自己的庫存，庫存分到商戶頭上了，反而有利于性能。

• 數據一致性才是真正的性能瓶頸。有 人說nginx可以搞定每秒10萬的靜態請求，我不懷疑。但這只是靜態請求，理論值，只要帶寬、I/O夠強，服務器計算能力夠，并支持的并發連接數頂得住 10萬TCP鏈接的建立 的話，那沒有問題。但在數據一致性面前，這10萬就完完全全成了一個可望不可及的理論值了。

前端性能優化技術

一、前端負載均衡

二、減少前端鏈接數

三、減少網頁大小增加帶寬

四、前端頁面靜態化

五、優化查詢

六、緩存的問題

后端性能優化技術

一、數據冗余

二、數據鏡像

三、數據分區

四、后端系統負載均衡

• 負載情況比較復雜。什么叫忙？是CPU高？還是磁盤I/O高？還是內存使用高？還是并發高？你可能需要全部都要考慮。這些信息要發送給那個任務分配器上，由任務分配器挑選一臺負載最輕的服務器來處理。

• 任務分配服務器上需要對任務隊列，不能丟任務啊，所以還需要持久化。并且可以以批量的方式把任務分配給計算服務器。

• 任務分配服務器死了怎么辦？這里需要一些如Live-Standby或是failover等高可用性的技術。我們還需要注意那些持久化了的任務的隊列如果轉移到別的服務器上的問題。

五、異步、 throttle 和 批量處理

• 異步在業務上一般來說就是收集請求，然后延時處理。在技術上就是可以把各個處理程序做成并行的，也就可以水平擴展了。但是異步的技術問題大概有 這 些，a）被調用方的結果返回，會涉及進程線程間通信的問題。b）如果程序需要回滾，回滾會有點復雜。c）異步通常都會伴隨多線程多進程，并發的控制也相對 麻煩一些。d）很多異步系統都用消息機制，消息的丟失和亂序也會是比較復雜的問題。

• throttle 技術其實并不提升性能，這個技術主要是防止系統被超過自己不能處理的流量給搞垮了，這其實是個保護機制。使用throttle技術一般來說是對于一些自己無法控制的系統，比如，和你網站對接的銀行系統。

• 批量處理的技術，是把一堆基本相同的請求批量處理。比如，大家同時購買同一個商品，沒有必要你買一個我就寫一次數據庫，完全可以收集到一定數量 的 請求，一次操作。這個技術可以用作很多方面。比如節省網絡帶寬，我們都知道網絡上的MTU（最大傳輸單元），以態網是1500字節，光纖可以達到4000 多個字節，如果你的一個網絡包沒有放滿這個MTU，那就是在浪費網絡帶寬，因為網卡的驅動程序只有一塊一塊地讀效率才會高。因此，網絡發包時，我們需要收 集到足夠多的信息后再做網絡I/O，這也是一種批量處理的方式。批量處理的敵人是流量低，所以，批量處理的系統一般都會設置上兩個閥值，一個是作業量，另 一個是timeout，只要有一個條件滿足，就會開始提交處理。

小結