需求描述
1.网站订票
2.身份证实名验证
思考
1.根据新闻发布的数据,每年春运的运送旅客人次在31亿人次,基本分布在40天时间内
2.依然提前10天买票,所以这么算每天最多在1亿人次(新闻说最多7kw每天依然做坏打算)
3.假设每个人只自己买票,或者每个票都需要实名认证(最坏的统计)
4.每天会有1亿的业务查询(身份证验证),每天会有1亿的交易(支付)
5.每天最多一个亿的数据库订票记录,一个亿的数据库insert操作
6.补充,最新新闻说一天点击10亿次。= =!这个量级。。
问题瓶颈(Front to Backgroud)
1.Web端,每天请求上亿,压力很大,包括html js css img等,需要占用大量带宽
2.身份证认证,可能会用到第三方的认证,或者铁道部协议,获取到身份证信息,这个查询量也很大
3.交易,银行性能应该不在瓶颈
4.订票记录,采用按照车次分表,应该是集中控制集群,分表 分区 索引,速度不会太慢
5.查询余票,每次交易成功,更新订票数据,更新量较大
分析
1.网站的内容可以分布式部署,采用apache+xxx分发,后台多个镜像分担请求,进行冗余;图片、css、js、html、动态jsp、后台业务,分别部署;并且对web进行部分优化,压缩,合并,缓存等。
2.每次订票数据流量在2M,每天1200w/8h/60min/60s,每秒420个订票请求,840M/s的网络流量,根据分布6种文件140M/s,一般光纤网络就可以了;每种文件下面分布几个cluster,性能足以支持,每秒70个请求。并不大
3.身份证第三方只要支持每秒1k+的并发请求就足以支持订票了。很容易
4.如果本地验证身份证,根据省份、建立表,根据城市建立分区表,速度也会非常快,用身份证做主键,一条身份证信息0.2k,全国13亿=260G的数据量,easy,做个RAC就足以支持这种压力了
5.银行不考虑
6.车次,订票记录,余票记录,每天7kw的记录,14G/天,保存20天,才280G
7.订票业务按照省份分布,每个省份单独结算
8.整体采用SOA架构,都是服务,每个服务专注自己的业务,优化自己的服务
9.银行交易需要大量校对和核实业务,也许要一些投入,算成本;需要对仗,异常情况分析等,属于不是直接业务的处理,不能省略。
10.硬件IO,视情况而定优化,EMC盘阵,RAID;数据分布存储,根据数据量划分group。
12.CPU,内存通过简单增加刀的CPU和内存来提高。
13.网络,根据地点,业务分布到不同的节点进行购票,每个节点的网络吞吐可以控制,不会太高
想不明白他们是怎么设计的,性能会这么烂
给我5个100M光纤接入,5箱刀片,部分盘阵,基本就可以解决这个service了吧。。
200W的硬件投资,600W的软件开发,200W的技术支持和服务
1000W一个solution,不知道这个东西他们实际投资了多少钱,1000W是我的报价,拍拍脑袋,很多软件,硬件方案,网络拓扑,都没细化,估计也是个赔本的项目= =。
1000w,相当于100米高铁的费用,解决全国人民的买票难问题,我觉得划算。
很多数据全凭臆想,可能很多不符事实,疏漏很多,考虑不全
不过还挺好玩的。
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最新消息
在线访问人数最大500w左右 = =!超过baidu空间
并发量达到1GB
银联支付也是一个瓶颈,银联支付慢,导致问题
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并发500W,必须得分布了,按照省份分布吧。
目前只用银联支付,建议增加支付保等第三方的支付渠道,以及其他类似支付保的支付服务。
个人觉得最主要还是得SOA的架构,规划好服务,彼此独立,单独优化,更好部署一点。
现在看500w的在线用户数,可能200w的硬件投资拿不下来,还是得从业务上调整一下,尽量避免无用的重复性的访问,增加静态缓存,减少session占用的资源,减少交易在线时长,能有效减少在线用户数,避免多人用同一个身份证号刷飘,进行多次校验,使得最后落入实际交易服务的请求数尽量减少,类似缓存,一层一层的命中,一层一层过滤拦截;
另外火车票放票也得控制一下,可以分省份放票,利用所有的计算能力,服务单独省份的瞬时并发请求。
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做过单台T2000,1000+并发,0.2s响应时长;瓶颈在网络。
如果加大响应宽容度,估计一台普通T2000机架支持个5000左右没问题吧。只是并发请求,不是保存session;同时在线不知道会如何;
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