12306网站曾被认为是“全球最忙碌的网站”，在应对高并发访问处理方面，曾备受网民诟病。因此记者在第一时间联系到一位对12306改造非常关注的技术架构师，他从技术的角度，用科学论证的方式，指出原因所在，并根据他的经验进一步说明12306是如何实现高流量高并发的关键技术，与大家共享。以下为正文：
前言：
12306互联网售票系统在2011年下半年开始上线使用，但在2012年春运期间引发无数的争议。在2012年春运后，12306项目承接单位与多家IT公司联系，经过多次论证和POC 测试， 最终引入分布式内存运算数据管理云平台 - Pivotal Gemfire做试点，用以提高12306系统性能，解决“高流量和高并发“的难题。
高流量高并发是指某特定时间段的海量请求，根据过去的经验法则，高并发是指访问流量是平常流量的 3-5倍;但由于互联网和移动设备apps的普遍化，电商网站的促销模式“11.11“，或是厂商的“饥饿营销“，都会衍生“秒杀“现象。所以过去的经验法则用到12306春运售票系统，往往是远远低于实际的的流量。例如，12306平常一天的PV(page views)值大约是在 2500万到 3000万左右， 在2015年春运高峰日的PV值是297亿，流量增加1000倍，这样海量的请求，假如不能在短时间内动态调整网络带宽或增加服务器数量，就会造成网络阻塞或是服务器性能无法满足要求，甚至使整个系统不稳定。
12306成长之路
短短的3年，从2012年春运到2015年春运，12306网站从10亿的PV(page views)值增加到297亿PV值，PV值成长 30倍;网络带宽从 1.5G调整到12G，带宽成长8倍;而12306的售票量从110万增加到564万 ，成长5倍。出票处理能力从 每秒200张提升到 每秒1032张，也是5倍的成长。
PV值的增加是与放票的次数和可出售的票量有关系，例如，2015年PV值是2014年的2.3倍, 原因是放票次数多了5次“秒杀”，另外增加12% 的售票量。由此可见，互联网流量PV值的增加速度远远高于售票量增加的速度。
高流量除了代表网络容易造成阻塞以外，系统服务器也会面临更高的CPU负载，在此情况下又该如何应对呢?是选择基于原来系统框架上购买更昂贵的硬件做“scale up“升级呢 ?还是选择购买低成本的x86服务器，进行”可扩展云平台架构“ scale out的改造设计呢?12306互联网购票系统的改造给我们一个很好的案例参考，也让政府单位和企业进一步了解了具体是如何实现的。
12306改造的关键技术– 建立可伸缩扩展的云应用平台
2015年12306网站顺利过关，没有“瘫痪”，是值得庆祝的。根据互联网上的新闻，中国铁道科学研究院电子计算技术研究所副所长，12306网站技术负责人朱建生说，为了应对2015年春运售票高峰，该网站采取5项措施：一是利用外部云计算资源分担系统查询业务，可根据高峰期业务量的增长按需及时扩充。二是通过双中心运行的架构，系统内部处理容量扩充一倍，可靠性得到有效保证。三是对系统的互联网接入带宽进行扩容，并可根据流量情况快速调整，保证高峰时段旅客顺畅访问网站。四是防范恶意抢票，通过技术手段屏蔽抢票软件产生的恶意流量，保证网站健康运行，维护互联网售票秩序。五是制定了多套应急预案，以应对突发情况。
“利用云计算资源“，“按需及时扩充“和”快速调整“，这几个字眼是12306改造的精神，其核心就是要建立一个从下到上全面“可伸缩扩展的云平台”。底层的硬件架构要支持可伸缩扩展，上层的应用系统架构也需要支持可伸缩扩展。
1. 在过去数年，云计算的基础架构虚拟化已经非常成熟，也日益普遍部署;当网络阻塞时，可以动态增加带宽，当服务器 CPU到达高位时，可以快速从资源池获取虚拟机资源来分摊负荷。 “软件定义的数据中心“ 可以轻易完成这些伸缩性扩展的配置。
2. 当客户将底层的架构都虚拟化后，网络设备，Web服务器，应用服务器都可以做“伸缩性”的扩展;但遇到一个难点就是“12306的应用系统框架”无法支持可伸缩扩展。原因是关系型数据库Sybase无法支持“应用系统”的伸缩扩展。
3. 客户在过去数年已经投入大笔经费在IT方面的建设，但“系统框架设计”还是沿用10几年前的三层设计，而且每年都在原来的基础上做不断的升级。当业务不断成长时，数据量也跟着成长，功能越来越多， 但系统性能越来越差。客户该如何选择呢 ?是 scale up? 还是 scale out ?
为什么选择Pivotal Gemfire构建12306的云应用平台?
要解决12306春运时高流量高并发的问题，如果单靠硬件升级解决的话，可能需要扩充数十倍的硬件服务器。但在春运以后，又该如何解决服务器过剩的问题呢?
要真正解决“高流量，高并发“的难题是需要从软件和应用系统层面出发，唯有实现“可扩展的应用云平台架构”，灵活和快速热部署的机制，才是真正解决高并发访问的根本。
在经过多次论证和POC测试后， 12306 最后选择Pivotal Gemfire作为系统改造的平台，其主要原因如下：
1. 关联数据节点设计：可以根据客户的业务逻辑特性和数据关联性，将关联性强的数据放置于同一个服务器节点，提高系统性能，避免分布式系统服务器的频繁数据交换。
2. 将数据移到内存：由于数据是放在内存里面，屏蔽传统数据库频繁访问， CPU与数据库的交互作用，影响服务器性能。内存的数据交换速度远高于磁盘速度上千倍， 极大提高系统性能。
3. 扩展和伸缩性：以Gemfire构建的应用云平台，是以 x86 PC服务器为主的硬件基础。在保证系统的性能下，此平台可以随着客户业务的成长来任意调配x86服务器的数量，避免以后昂贵的硬件升级带来的困扰。经POC测试结果显示，整个系统性能可随着服务器的数量的增加实现几乎线性的成长。
4. 数据可靠性：在同个集群里面可以有多个数据节点备份，数据可以自动同步，或是将内存数据持久化到硬盘或是数据库
5. 跨地域的数据分布或同步 ：可以透过“广域网”将指定的 Gemfire集群的内存数据“实时同步”到异地的数据中心。这是属于“应用层”的数据同步异于传统的“数据库”同步。
6. Pivotal Gemfire使用 x86 PC服务器，其性价比远远高于 Unix 小型机。
(1)网络阻塞是个门槛
网络是进入12306征程的起点，网络带宽快慢往往决定“秒杀“的结果，这在很多电商网站促销时时常发生， 因此12306也无法避免。下面数字是由互联网收集得到的，可能有偏差。但我们尽可能根据这些数目字来解析数年来网络原因发生的问题。
2012 年：12306 第一次在春运使用， 网络带宽1.5G，可以支持最大的PV值是11,250;根据报导，此系统有10,000人的登陆限制， 假如每人每秒点击一次的话，理论上是可以勉强支持正常的点击量。
但在购票尖峰日，有上千万的网民第一次上网购票，在无法登陆的情况下， 用户不断刷取首页，或是已登陆者无法得到系统的及时反应，不断点击页面，产生大量的请求，造成网络和系统的高负载，导致崩溃。
2013年 ：宽带增加一倍到达3G频宽，有20万用户登陆的限制，采取10次放票，分散流量，防止买票过度集中;但不幸的是“刷票软件”横行，每秒可以刷票数十次到数百次，高峰期有25万的PV值， 远远超过带宽的最大理论值 22,500 PV。
2014年 : 宽带增加到达5G，16次放票，有屏蔽刷票软件抢票的设计，有效阻挡90%的点击，但实名制有漏洞，每秒还是有15万次的浏览需求，远超过37,500 PV的的理论带宽承载量。
2015年 : 12306有21次放票，增加带宽到12G，手机订票(流量小)分担25%的12306售票，解决实名制的问题，可以阻挡95% 刷票软件的点击量，每秒最大有117,800次的浏览请求，此数目字已经很接近理论带宽承载量117,400 PV值。
根据上述解析， 2012年 – 2014年春运的网络带宽给12306带来很多问题。根据网民的反应，在2015年12306带宽在 12G的情况下，虽然稍微有点卡， 但是大致的反应还是不错的。此轮点与我们的推论是大致符合。
1. PV值和放票次数是根据互联网的报导。
2. 2013年与2014年的PV值有10倍的差异， 2014年多了6次放票时段，票的出售量增加90%。但在 2013年，极有可能是大部分的票量集中在少数时段就放完，减少多次的“秒杀“发生。
3. 2012和2013年， 12306 没有屏蔽抢票软件的设置。在2014年以后，实现了基本的屏蔽功能。 假设此在2014年可以阻挡90%抢票软件的点击， 在2015年可以阻挡 95%的点击。
4. 在2015年， 假设互联网的平均PV值的数据量是15K byte， 手机上网的PV值是 1K byte，占有25%的流量。
5. 带宽最大理论PV值/秒 ： 1G的带宽是1,000,000,000 bit/second,1 byte = 8 bits.
2015年平均PV值 =11.5K byte (含手机上网), 2012-2014年的PV值= 15K bytes。
另外，假设考虑网络IP协议交换有10%的损耗。
6. 浏览请求最大PV值/秒：假设在每个放票时段，抢票的高峰期是5分钟(含查询， 下单，付款等操作)，在高峰期5分钟的下载流量是整个时段下载总量50%;
再假设有效的浏览下载量是5%上传的请求点击量，换句话说，有95%的点击量被屏蔽，可能是阻挡刷票软件，或是网络阻塞丢包，或是系统忙碌没有反应等等。
(2)服务器集群性能无法伸缩性扩展
参考互联网上的资料，12306服务器集群是传统的三层架构设计，如果不考虑最前端的F5负载均衡服务器，它是由 数百部 Web服务器集群和应用服务器集群构成前端，64部数据库小型机集群(用于专门实现并行计算每班车次的余票量)，和订单处理服务器集群构成后端。从专业的角度来看，此种框架设计是中规中矩的，国内99%的框架设计师都是如此设计。
如前述所提，由于Sybase数据库的原因，此种设计无法做伸缩性的扩展。因此，12306要进一步提高性能就面临很大的抉择。在此，先了解服务器集群性能与实际需求之间有多少差距。
回顾2012年到2015年，12306系统在这3年内有很大的变化。
1. 2012年春运 ：根据互联网上的信息，2012年 12306设计的售票指标是在100万张票的销售，这完全低估了互联网网民的实际需求，在尖峰日，有上千万人登陆。网络带宽，Web服务器集群，应用服务器集群，余票查询/计算集群,到订单处理集群, 这些设备性能完全无法应付高流量高并发的请求。由于极大的低估互联网的需求，造成12306整个系统不稳定。
在12306系统，余票查询/计算子系统是最复杂的， 最耗损服务器CPU资源。在整个客票系统里，有数十条行车路线，有3000多个车次(G,D,K,Z,C,..)，5000多个火车站，不同的席次(硬座，硬卧， 软座， 软卧， etc)，座位等级(商务， 一等， 二等)，和车票等级(一般，军人， 学生，残障，小孩)等因素，将这些参数换算成数学模型，那可是有数千亿条的排列组合。
2012年的余票计算系统实际处理能力据估计不会超过 300-400 TPS，而有效的余票查询请求远远高于3000 QPS (query per second)。另外，系统每隔10分钟更新车次的余票，这些余票信息是没有参考价值，因为在10分钟里已经售出数十万张票。如果要满足余票计算的需求达到至少 3000 TPS， 那么12306 需要再增加6倍的服务器，即将近 400部小型机(原有系统有64部服务器)。
2. 2013年春运：在2012年6月进行第一步余票查询/计算改造，使用Pivotal Gemfire改造后的结果是每秒至少支持 10,000 TPS 以上，此数目字已经足够应付高并发的需求，因此在2013年春运余票查询顺利过关。 由于集群计算能力大增，余票更新缩短到每隔2分钟提供最及时的信息。
在余票查询瓶颈移除后，订单处理服务器的瓶颈就出现在订单排队，网民必须等待数十秒到数十分钟才会得到订单的确认。订单的请求累积高达数千甚至数万个以上，估计当时订单处理服务器的处理能力不超过 200-300 TPS。
3. 2014年：在2013年后，进行“订单分库二级查询”处理，将订单生成与订单查询分开处理。因为订单查询的数量远远超过订单生成的数量。因此， 12306将查询订单的热点数据放在Gemfire集群， 将历史订单数据放在Hadoop集群。如此设计，不但提高订单查询的功能数十倍，而且订单生成的性能至少也提高5倍以上(使用原有服务器)。
4. 2015年：进一步使用Gemfire优化整个 12306系统，总共建立5个Gemfire集群。另外建立三个数据中心(高铁公司， 铁科院，和阿里云)，在阿里云上部署数百个虚拟机(有 Web服务器，应用服务器，和余票查询服务器集群)分流余票查询75%的流量，因为余票查询流量占据12306整体流量的90%。
平均每次放票量尖峰有效余票
计算请求(QPS)余票计算能力(TPS)尖峰期订单
处理请求(TPS)订单处理能力(TPS)
2012415,000> 3000300-400》 1600200
2013265,000> 3000》 10,000》 1030500
2014313,000> 3000》 10,000 12001000
2015268,500> 3000》 10,00010501000
在12306系统，余票计算的结果是放在“数据缓存应用服务器”，在2012年每隔10分钟更新每班车次的余票结果。如果新请求与上次更新的时间间隔低于10分钟，数据缓存系统就直接返回上次计算的结果。而在10分钟左右再重新计算新的请求。在10分钟的间隔，服务器集群需要计算3000多个车次的余票结果。自2013年以后，12306系统每隔2分钟更新车次余票结果。
使用Gemfire改造后12306的现状和启示
2015年的春运购票期间12306系统的表现是很令人瞩目的，它的效果和影响总结如下：
1. 提供“高并发，低延迟”的解决方案，一劳永逸，不用烦恼后续硬件升级的问题
2. 通过GemFire多集群技术，实现多重的高可用性，确保高峰压力下和系统异常的情况下保证业务的持续性。
3. 构建一个可扩展的云应用平台架构，灵活和快速热部署的机制，为未来混合云的部署打基础。
4. 余票查询集群性能提升 ：
使用数十部 x86服务器 (或是上百部虚拟机)可以达到 10,000 TPS以上，提升原来系统性能达30倍以上。原来的系统是使用64部Unix 小型机。
余票信息更新从原来10分钟缩短到2分钟，使信息更有参考价值。
5. 12306“订单分库二级查询”子系统：
将订单生成与订单查询分库处理，订单查询性能提高50倍， 订单生成性能提高4-5倍。
将热点订单放在Gemfire集群，将历史订单数据放在Hadoop集群。这是快数据和大数据结合的完美案例。
6. 混合云的应用：
使用Gemfire改造后的分布式系统，极易分散部署到不同的数据中心
例如，余票查询子系统可以独立于原来的大系统部署到公有云上，同时也可以再将此子系统一分为二，将另一部分服务器部署在私有云的数据中心。即按业务需求随时部署所需要的资源，来解决高并发的难题