12306用什么数据库-12306数据流程图

标签

PostgreSQL, 12306, 春节, 一票难求, 门禁广告, 数组, 范围类型, 抢购, 排他约束, 行情分析, 广告查询, 火车票

背景

春节马上就要到了，又是火车票销售的旺季。 抢票的问题还存在吗？

还记得10年前春节前买火车票，要在出票前一天搬个小板凳排队。 热门线路，排队一晚也未必能买到票。

随着互联网的发展，几年前建立了12306网上购票系统，可以在电脑上购票，但不要以为在电脑上就可以买票。

记得12306刚上线的时候，12306网站经常打不开，无法支付。

为什么？

原因很简单。 春节期间，在线购票人数可能达到数亿，而且售票日期为同日同时，这意味着12306将同时接待数亿用户的访问。

处理能力和实际访问要求更差，结果是网站打不开，系统不稳定。

后来12306想出了开通不同线路和时间段的方法，试图错开不同线路用户访问12306网站的时间，但这种方式一开始效果并不明显，也不是所有用户都知道吧（像你今天通知暂时不上班，但还是有用户会来单位），所以大部分用户还是专心一点访问12306网站。

随着硬件的发展和技术的演进，12306系统越来越成熟，稳定性和响应速度也越来越好。

据说很多商家也开通了云抢票服务，本质上就是让你不打12306系统，提前把需求收集起来。 当票被释放时，这些系统将排队并合并购买。 这个方法可以减少12306访问并发。

抢火车票是一个很有意思的话题，对IT人员的智商和IT系统的健壮性，尤其是数据库的功能和性能都是一个挑战。

接下来，我们来看看难点和解决方法。

1.铁路售票系统-西游记开始

铁路售票系统最基本的功能包括

查询余票、余票统计、购票、车次变化、退票、改签、中转乘车规划 等。     

每个需求都有自己的特点，比如

1.查询剩余门票。 用户在购票前，通常会在目的地查看剩余的车票。 这是一个高度并发的操作。 同时需要统计剩余票数，需要强大的CPU支持实时查询。

2.买票。 购票不同于查询。 买票会改变库存，所以是对数据库的更新操作。

而且，买票可能会发生冲突。 比如很多人要买同一趟车的车票，就会发生冲突。 谁会卖给他们？

需要考虑锁冲突，尽量让不同的人并行购票，或者合并多个购票请求，减少数据库更新操作。

3、对于中转乘车，当用户需要购买的始发站和目的站都没有车票时，需要计算中转乘车计划。

比如北京到上海没有直达车，要不要换车？ 什么时候转移，转移到哪里就成了问题。 简单来说，就是买票的人自己考虑。

如果再高级一点，可以让12306给你推荐路线，这涉及到数据库的路径规划功能。

我们来一一分析这些需求的特点。

1 查看剩余门票

1.普通剩余票查询需求

如果你想买从北京到上海的火车票，你通常会查看哪些车次还有余票。

查询的过滤条件可能有很多，比如

1.1. 上车站、下车站、中转站

1.2. 列车类型（高铁、高铁、直达、特快、普通客运……）

1.3. 出发日期和时段

1.4. 到货日期、期间

1.5. 座位类型（硬座、硬卧、...站票）

1.6. 过滤掉没有剩余车票的火车

在展示给用户的时候，还需要考虑如何排序（是按出发时间排列，还是按票价排列，还是按剩余票数排列？），如何分页。

眼见为实

查询余票通常不是实时的，也不一定准确，可能是后台异步统计的结果。

即便是实时统计的结果，在高并发抢票期，你看到的信息也可能很快对你失效。

比如你看到某趟车还有100张票，很可能等你付款的时候已经卖完了。

所以在高峰期，余票信息的参考价值不大，大家不要混淆。

2、查询余票还有一个更高级的需求是路径规划和自动适配（根据用户输入的中转站）

这个功能以前可能没有，但总有一天会曝光，尤其是在票很紧的情况下。

比如从北京到上海，就没有直达车了12306用什么数据库，系统可以帮你查询一次换乘，二次换乘，N次换乘。 （当然，转的越多越复杂）。

从中转的角度，实际上已经涉及到路径规划的技术。

如何转让就是时间最短，价格最低，转让次数最少等等。 （还涉及到换乘的输入要求（比如用户要求在一线城市换乘，或者必须换乘高铁））。

关于路径规划，可以参考PostgreSQL pgrouting，支持多种路径规划算法，支持算法的自定义扩展。

简直是居家出行杀人的必备良药。

《聊聊双十一背后的技术——物流、动态路径规划》

主人小心，有怪物。 . .

1. 大多数用户都有选择综合症。 一般来说，用户在选择合适日期的合适火车票之前可能会查询很多次。

查询量比较大，尤其是春节期间。

2.为了显示剩余票数，需要进行统计，会消耗较多的CPU和IO资源。

3.路线规划，帮助用户选择最佳的换乘路线，是对数据库功能的考验，大部分数据库都没有这个功能。

2 剩余投票统计

对于售票系统来说，查询剩余票数其实就是一个统计操作。

与简单的查询相比，统计操作不仅会消耗更多的 IO，还会消耗更多的 CPU 资源。

想象一下，有几亿人（其实没那么多，可能几十万就够了）去查剩余的票，即使机器不挂，机器所有的资源也会全力运行，而CPU 产生的热量可能在几分钟内就足够了。 稍微煮鸡蛋。

为了减少实时查询余票的开销，通常采用分时统计的方式来更新最新的统计信息。

当用户查询剩余票数信息时，查询到的是统计结果。 我已经分析了剩余的选票。 剩下的票是不可信的，所以有一定的延迟其实是允许的。

现在不能煮鸡蛋了，因为把上亿个统计请求变成一个统计请求，世界是不是一下子就安静了？

我们可以在12306首页看到剩余票数的行情数据

主人小心，有怪物。 . .

1.需要统计剩余的票信息，查询会消耗较多的CPU和IO。

由于剩余的选票是不可信任的，所以实际上允许一定的延迟。 优化方式为异步统计，用户查询统计结果。

3张门票

与查询剩余车票相比，购票是从请求次数来分析的，比查询请求次数要少，因为一般来说，用户在选择合适日期的合适车次的车票之前，可能会查询很多次。

但是由于购票是一个事务，每个事务都会产生一个写操作，而这个事务并不是一个无限库存的事务，因为库存是有限的，所以设计的关键是降低粒度，减少锁冲突，以及减少数据扫描量。

其他需要考虑的因素包括

1. 同一辆火车上的同一个座位可能会在不同维度上多次出售

1.1 时间维度，比如出发日期

1.2 空间维度，起点不同

2.票价

票价一般与座位绑定，按区间计费。

另一个要求是尽可能卖票，减少空座。

比如北京到上海的车路过（天津、徐州、南京、无锡、苏州），如果有人买了天津到南京的路段，剩下没买的路段要继续买。

如果北京到上海的火车，苏州到上海的车票都是用户买的，其他座位都不卖，铁哥会不会哭晕在厕所里？

或者某趟列车的大量座位被中途上车的用户购买，是否会减少全程可购买的车票数量？

这种情况之前就存在过，对于铁哥的成本来说也是一个不小的考验。

主人小心，有怪物。 . .

1、为了减少票务系统写锁冲突，比如同一个座位，尽量不要出现因为一个session在更新，其他session需要等待的情况。

（比如用户A买了北京到天津的公交车，用户B买了天津到上海同一趟火车的同一个座位，那么应该设计一个合理的merge操作（比如数据库内核改进）或者锁等待从设计中避免）

其实就是把座位的空间维度（从哪里到哪里）、自身的属性（座位号）、时间维度（出发日期）解耦，放到多条记录中，这样就可以在购买时同一时间。

因为目前数据库中最小的锁是行锁（一次只允许一个session更新单行记录，其他的都阻塞，等待释放锁），也许随着技术的发展，会演变成列锁，或者列锁中的元素（例如数组，JSON）。

4 增删改车

春节来临，一些热门线路通常要加班。

以及车次的增删改查。

在设计数据库时应考虑到这一点。

主人小心，有怪物。 . .

车次的变化会牵动全身。 比如剩余票数统计会相应变化，查询系统也会相应变化。

还有初始化信息的准备。 例如，为了加快购票速度，可以提前准备好车次的数据（可能每个座位一个记录）。 参考第三个要求的解释。

5 对账要求

可以通过支付宝、去哪儿、携程、铁路老板售票窗口、银行代理窗口、客运代理等多种渠道售票。

涉及实际销售信息和资金交易的对账要求。

通常这个操作是延迟第二天对账。

6 退改签要求

退票、改票也是比较普遍的需求，尤其是现在APP普及，退票、改票非常方便。

这导致用户可能会先买好一点的，尤其是春节期间，用户无法提前知道什么时候请假回家，所以先买几张不同日期的票，然后再退票或改票提前。

改签和退票涉及位置恢复（对于数据库来说，可能是更新数据），改签也涉及与购票相同的过程。

7 取票

这个很简单，就是根据用户ID查询已购买和未打印的票。

8种其他需求票

学生票、团体票、卧铺票、站票

这尤其适用于站票。 站票有上限。 需要控制一列火车的站票数量。

站票也有起点和终点之分，但有些用户可能买不到终点站的票，会先买一段，再补上，或者一直上车不下车，下车后再补上。

先上车再补车费

这种方法极其恶劣，但是很多人都是这样做的，未婚先孕，现在的年轻人。 . . .

通常考虑容积率，避免站票过多。

如果你不受控制地卖站票，你可能无法坐下。

猴哥，师父被妖怪抓走了

1. 大多数用户都有选择综合症。 一般来说，用户在选择合适日期的合适火车票之前可能会查询很多次。

查询量比较大，尤其是春节期间。

2.为了显示剩余票数，需要进行统计，会消耗较多的CPU和IO资源。

3.需要进行路线规划，帮助用户找到符合条件（时间最短、行程最短、指定中转站、最便宜、或最少站票）等条件的换乘路线。

妈妈再也不用担心买不到票了。

4.需要统计剩余的票信息，查询会比较消耗CPU和IO。

由于剩余的选票是不可信任的，所以实际上允许一定的延迟。 优化方式为异步统计，用户查询统计结果。

5.为了减少票务系统写锁冲突，比如同一个座位，尽量不要出现一个session在更新，其他session需要等待的情况。

（比如用户A买了北京到天津的公交车，用户B买了天津到上海同一趟火车的同一个座位，那么应该设计一个合理的merge操作（比如数据库内核改进）或者锁等待从设计中避免）

其实就是把座位的空间维度（从哪里到哪里）、自身的属性（座位号）、时间维度（出发日期）解耦，放到多条记录中，这样就可以在购买时同一时间。

因为目前数据库中最小的锁是行锁（一次只允许一个session更新单行记录，其他的都阻塞，等待释放锁），也许随着技术的发展，会演变成列锁，或者列锁中的元素（例如数组，JSON）。

6、车次变更会牵动全身。 比如剩余票数统计会相应变化，查询系统也会相应变化。

还有初始化信息的准备。 例如，为了加快购票速度，可以提前准备好车次的数据（可能每个座位一个记录）。 参考第三个要求的解释。

基于以上痛点和需求分析，设计时应尽量避免锁等待，避免实时剩余票查询，避免空座。

2. 猴子请来的救助者是谁？

经过前面的分析，铁路售票系统最关键的业务场景已经描述完毕，设计痛点也已经说明，那么如何才能设计出一个合理的系统来满足亿万人群的抢票需求呢？

在西游记的每一集中，孙悟空大人都被妖怪抓走，总能找到救援人员来救他。

我们也需要救援人员，救援人员快来。 . . .

PostgreSQL 是全球最大的开源数据库，几乎适用于任何场景。

有许多功能可以用来加快开发效率并满足架构要求。

对于铁路售票系统，可以使用哪些保命法宝？

1.看招数，法宝1，变位型

使用 varbit 存储每个座位大道站点是否已为每次乘车售出。

例如，G1921次列车从北京到上海，途经天津、徐州、南京和苏州。 包括起点站在内，共6站。 然后用6位来表示。

'000000'     

如果我要买天津到徐州，这个值改成（下一站的BIT不用设置）

'010000'     

这个位置也可以卖北京到天津，徐州到码头的任何一站。

剩余车票统计也很方便，可以根据BIT对整个车次进行汇总计算。

统计任意站组合的剩余票数（北京-天津、北京-徐州、北京-南京、北京-苏州、北京-上海、天津-徐州、天津-南京、......、苏州-上海）

udf_count(varbit) returns record    

统计指定起点剩余车票（起点：北京，终点：南京；返程为京宁剩余车票）

udf_count(varbit, start, end) returns record    

针对以上两个需求，开发相应的聚合函数就可以了，其实就是对一些指定范围的bitands进行计数操作。

通过法宝1，解决了统计剩余票的需求和售票不缺口的需求。

2.看招数，法宝2，阵法

用一个数组存储每列火车的始发站和经过站。

使用数组存储的好处是可以通过数组的GIN索引快速检索到有哪些列车可用。

比如查询北京到南京的火车班次。

select 车次 from 全国列车时刻表 where column_arr @> array['北京','南京'];  

这个SQL是可以索引的，效率很高。 每秒请求几十万不成问题。

法宝2解决高并发请求查询符合要求的列车信息。

3.观看花样，法宝3，跳过锁定

此功能是跳过锁定的行。 比如用户买北京到南京的车票，其实就是一个UPDATE ... SET BIT操作。

但很有可能其他用户也在购买，可能会出现锁冲突。 为了避免这种情况，可以skip locked，跳过lock conflicts，直接找别的座位。

select * from table   
  where column1='车次号'   -- 指定车次  
  and column2='车次日期'   -- 指定发车日期  
  -- and mod(pg_backend_pid(),100) = mod(pk,100)   -- 提高并发，如果有多个连接并发的在更新，可以直接分开落到不同的行，但是可能某些pID卖完了，可能会找不到票，建议不要开启这个条件  
  and column4='席别'  -- 指定席别  
  and getbit(column3, 开始站点位置, 结束站点位置-1) = '0...0'  -- 获取起始位置的BIT位，要求全部为0  
  order by column3 desc   -- 这个目的是先把已经卖了散票的的座位拿来卖，也符合铁大哥的思想，尽量把起点和重点的票卖出去，减少空洞  
  for update  
  skip locked  -- 跳过被锁的行，老牛逼了，不需要锁等待  
  limit ?;     -- 要买几张票  

神器3解决了一群人来抢票时，同一趟车的座位冲突问题。

4.看戏，法宝4，游标

如果要查询大量记录，可以使用游标来减少重复扫描。

5.看招数，法宝5，路径规划

如果用户选择了直达公交，且没有车票，它可以自动计算如何换乘，并根据用户的公交站点和目的地选择最佳路线。

参考pgrouting，符合物流的动态路径规划要求。

《聊聊双十一背后的技术——物流、动态路径规划》

6、看招数，法宝6、多核并行计算

开源还支持多核并行计算。 在生成余票统计时，为了提高生成速度，可以增加更多的CPU进行并行计算，快速得到余票统计。

比如你策划一本书，你已经做好了大纲，同时找了100个作者，这100个作者可以根据你布置的工作同时开始写作，很快就可以完成这本书。

在传统情况下，只有一个作者可以为你写一本书。 就算找到100个作者，其他99个也只能是免费的，或者只能写另外99本书。

7.看招数，法宝7，资源隔离

PostgreSQL是进程模型，因此可以控制每个进程的资源开销，包括（CPU、IOPS、MEMORY、网络）。 在铁路售票系统中，查询和售票是最关键的需求。 使用这种方法，您可以确保关键业务有足够的资源顺利运行。

这个思路和双十一镖局是一样的。 双十一期间，一些不必要的业务将被关闭12306用什么数据库，以保证主业的资源和顺畅的运行。

8.看招数，法宝8，分库分表

铁路数据已经达到了海量数据的水平，显然一台机器不可能存储所有的铁路数据。

那么该怎么办？ 铁路数据可以分区存储在不同的主机上。

PostgreSQL有多种分库分表方案，如plproxy、pgpool-II、pg-xl、pg-xc、citus等。

9.看招数，法宝9，递归查询

铁路具有非常典型的上下文相关特征。 例如，一列火车经过N个车站，全国铁路组成一个庞大的铁路网。

递归查询可以根据某个节点递归向上或向下查找相关站点。

比如哪些车可以直达北京，哪些车可以中转北京，或者查看从北京到拉萨可以走哪些路线和路线。

10.看招数，法宝10，MPP，收工

为了不断提升12306的体验，铁哥还需要进行数据挖掘，比如今年春运应该增加哪些线路的车次，每天增加的车次，哪些线路可以减少春节前开行送用户回家。

这些问题可以通过基于过去运输数据的挖掘计算来回答。

基于PostgreSQL的MPP产品有很多，如Postgres-XL、Greenplum、Hawq、REDSHIFT、paraccl等。

使用PG可以很好的与这些产品集成，并保持语法一致。

降低数据分析的开发成本。

10件法宝一出，师傅又回来了。

别担心，还有更强大的。 阿里云在PostgreSQL的基础上做了很多改进。 例如，12306 系统具有特殊的定制功能。

3. 阿里云PostgreSQL varbit和数组增强介绍

在铁路售票系统中，有几个需求需要用到位和数组的特殊函数。 这些特殊功能目前在社区版本中不可用。 阿里云RDS PostgreSQL对此做了增强，如下。

1.剩余票数统计

计数指定的位范围 = 所有 0 计数

不指定范围，查询任意组合中所有位范围=0的个数

2.购票

指定要过滤、取出的位位置，并设置对应的位值

根据数组值获取其位置下标。

回头看之前写的两篇文章，也是使用varbit的应用场景，目的相同

《基于阿里云RDS PostgreSQL构建实时用户画像推荐系统》

《门禁广告销售系统需求分析与PostgreSQL数据库实现》

PostgreSQL的bit和array功能已经很强大了，阿里云RDS PostgreSQL的bitpack也是一个新的功能，需要用户在实际应用中细化。 大家一起来给阿里云提要求吧。

创建一个属于中国人的PostgreSQL。

概括

本文从铁路售票系统的需求出发，分析了售票系统的一些痛点以及设计数据库时需要注意的事项。

PostgreSQL的10大特性以及阿里云对PostgreSQL的改进可以很好的满足铁路票务系统的需求。

1、使用varbit存储每列火车的每个座位路线站是否已经售出。 解决了统计剩余票数的需求，以及售票无间隙的需求。

2.用数组存储每列火车的始发站和经过站。 数组类型支持索引，解决了高并发请求查询符合条件的列车信息的需求。

3.利用跳票锁定功能，解决了一群人来抢票时，同一趟车的座位冲突问题。

4.使用pgrouting路径规划功能解决智能推荐游乐设施需求。

同时，还可以应用于金融风控、刑事侦查、社会关系分析、网络分析等诸多场景。

有兴趣的话，网上有很多分析PostgreSQL、pgrouting、Neo4j的文章。 PostgreSQL 甚至比 Neo4j 更适合图场景。

5.多核并行计算，让更多的CPU帮你同时工作，比如快速异步剩余票统计。

6、减少空座的发生，保证更多人能买到满票。 （买票时，如果是中途票，尽量选择已经售出的中途票）

7、基于各个进程的资源隔离，可以提高稳定性。

8、连接HybridDB（基于GP\HAWQ）MPP系统，语法一致，可以支持iron

满足了道路系统的数据挖掘需求，节省了开发成本。

阿里云长期提供PostgreSQL、HybridDB（基于Greenplum、HAWQ）的服务和支持。

分类：

技术要点：

相关文章：