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12306购票如何做到限流的,什么技术方案,mq吗,提示排队过多,请稍微重试,提示库存不足。具体实现细节是怎么样的

12306(中国铁路客户服务中心)的购票系统是一个典型的高并发、高流量的系统。在春运和节假日等高峰期间,购票需求量极大,用户的请求频繁且集中,系统必须通过多种技术手段来进行 限流负载均衡,确保购票服务的稳定性与可靠性。以下是12306购票系统实现限流的技术方案和细节。

1. 限流与排队

12306的购票系统通过一些方式来管理用户请求,避免因过多的并发请求导致系统崩溃或响应过慢。以下是主要的限流机制:

1.1 用户排队机制

当大量用户同时访问12306时,为了避免系统过载,12306采用了排队机制。用户在访问购票系统时,如果请求量超过了系统处理能力,用户会被引导到一个虚拟的“排队页面”。这个页面展示了排队人数和预计等待时间。

  • 排队逻辑:当请求到达12306时,系统根据请求的并发量和当前系统负载,决定是否将该请求加入排队队列。系统会按照排队顺序逐一处理请求,确保每个请求都能获得处理,但不会让过多请求直接打到后台数据库和核心服务上。
  • 动态调整排队人数:根据系统的实时负载,排队页面的提示信息会不断调整,给用户实时反馈。例如,如果负载较高,系统可能会提示排队人数过多,建议稍后重试。
1.2 令牌桶与漏桶算法

为了控制请求的流量,12306可能会使用流行的 令牌桶算法(Token Bucket)和 漏桶算法(Leaky Bucket)等限流算法。这些算法能够控制单位时间内进入系统的请求数量,防止瞬时流量过大。

  • 令牌桶算法:请求进入系统前,先要从桶中获取令牌。如果令牌桶为空,则请求会被延迟或者丢弃,避免系统过载。令牌桶有固定的速率生成令牌,从而控制系统的负载。
  • 漏桶算法:类似于令牌桶,漏桶算法也有流量限制的作用。它规定每秒能够处理的请求量,如果超过了设定的速率,超出的请求将被丢弃或者延迟,确保系统在高并发时能够平稳运行。
1.3 滑动窗口

12306也可能使用 滑动窗口算法,这是另一种限流的常用手段。它允许系统在一定时间窗口内处理一定数量的请求,超出部分会被限制。

  • 实现方式:例如,系统可能允许每个IP或每个用户在10秒内最多发起5个请求,10秒后,窗口会重新计算,清除过期的请求,允许新的请求进来。

2. 消息队列(MQ)

为了处理高并发场景,12306可能会使用 消息队列(MQ) 来解耦前端请求和后台业务处理。通过引入消息队列,系统可以将一些非实时的业务处理异步化,避免过多的并发请求直接打到数据库和核心服务上。

  • 具体流程

    • 当用户提交购票请求时,前端系统将请求放入消息队列(如 RabbitMQ 或 Kafka)中。
    • 后端系统从消息队列中异步获取请求,按照队列中的顺序逐一处理。这种方式避免了直接对数据库和核心系统进行高并发访问,减轻了系统压力。
    • 消息队列通常配合 消费者 和 生产者 模式,消费者按一定速率消费消息,避免过度消费。
  • 优势

    • 解耦:前端系统与后端系统通过消息队列解耦,避免了直接通信导致的性能瓶颈。
    • 流量削峰:消息队列能有效分散请求负载,在高并发时能将请求缓存在队列中,平缓流量波动。
    • 异步处理:部分购票业务(如发票生成、支付验证等)可以通过异步方式处理,避免阻塞主流程。

3. 库存校验与“库存不足”提示

购票时,12306需要实时查询票务库存并做库存校验。在高并发下,系统会面临 库存不足 的情况,这时会向用户显示“库存不足”的提示。其具体实现细节如下:

3.1 分布式锁与数据一致性

为了确保多个用户在同一时刻不会同时购买到同一张票,12306通常会使用 分布式锁 来保证同一时刻只有一个请求能够修改库存。

  • 分布式锁的实现:12306可能使用 RedisZooKeeper 等分布式存储系统来实现分布式锁。每次用户请求购票时,系统会首先获得锁,确保在锁释放之前其他请求无法修改库存信息。
  • 锁粒度:为了提高并发效率,分布式锁的粒度通常会做得比较精细,可能会按照车次、时间段等维度来进行锁定,而不是整个库存。
3.2 库存同步与实时更新

12306系统需要实时更新票务库存信息,并且保持高并发下的数据一致性。系统通常使用 缓存(如 Redis)来存储票务信息,减少数据库查询压力。

  • 库存缓存:在高并发请求下,Redis等缓存系统能迅速提供库存数据,避免数据库成为瓶颈。
  • 异步更新:当库存发生变化时,系统会异步更新数据库中的真实数据,保证数据库的最终一致性。Redis的缓存会有过期机制,确保库存信息的准确性。
3.3 最终一致性

在高并发情况下,库存的实时更新可能会存在一定的延迟或数据不一致问题,因此12306需要使用 最终一致性 的策略。在实际操作中,票务的库存减少是通过一系列异步处理和检查机制来保证的,确保最终的库存状态准确。

4. “排队过多,请稍后重试”

当用户在排队过程中,系统发现用户请求的并发量已经过高,无法继续处理时,可能会提示“排队过多,请稍后重试”。

  • 具体原因:这种情况通常发生在系统的并发请求达到极限时,服务器通过限流策略控制系统流量。此时,用户请求被暂时拒绝,提示用户稍后再试,减少系统的压力。
  • 技术实现:这种提示通常与 滑动窗口 或 令牌桶 算法等限流策略密切相关。当流量过高时,用户的请求会被暂时拒绝,给出排队信息,等待流量恢复后再进行请求。

总结

12306购票系统的限流和流量控制是一个复杂的技术体系,结合了多种技术来保证系统的高并发处理能力,避免系统崩溃或性能瓶颈。主要包括:

  • 排队机制:将用户请求排队处理,避免高并发直接冲击后台。
  • 限流算法:令牌桶、漏桶和滑动窗口等算法控制系统流量,避免过载。
  • 消息队列:使用消息队列异步处理购票请求,减轻系统压力,平滑流量。
  • 库存校验与分布式锁:确保库存的实时更新和一致性,避免超卖情况。
  • 最终一致性:在高并发时确保数据的一致性,使用缓存和异步处理策略提高效率。

通过这些技术手段,12306系统能够有效应对大量用户的并发访问,保证购票流程的稳定性和准确性。

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