一、场景分析
1、平时访问量不高，但是春运几天会出现瞬间高峰
2、订单的事务性要求较高
3、全国开放，并且票数要精准
4、瞬间访问量大
二、调优可行性方案
1、数据层次
请使用Oracle，在数据稳定性以及千万级别的数据量上还是比较有保障
使用RAC来做数据库集群将订单按照天来做日期类型的表分区存储数据做主从库，将非关键性数据查询放到从库上提取计算规则比较复杂的逻辑放到timesten这类内存数据库上进行处理根据业务系统拆分数据库，尽量不要将所有业务放到一个库中
2、cache层次
使用memcache之类的分布式cache一些字典表数据，减少数据库的查询次数做页面的cache缓存利用memache的原子性来做各个路线的票数增减服务。和数据库的操作做异步处理预先加载部分热点数据到cache中3、前端处理
将css以及js和图片使用CDN进行加速，独立域名部署减少图片加载量，以及图片的大小减少css和js文件的数量，同一类型尽可能压缩整合到一个文件中。当然那些开源的prototype或者jquery组件就不要整合了。 将验证码调用采用触发方式，可以考虑单独部署验证码校验服务，不要和应用系统本身整合到一起
4、业务层次
按照地区拆分业务系统部署将订单或者评论等业务拆分。达到录入和查询等业务分离系统间的业务交互用soa的方式来做通讯，达到松耦合并行处理如果有跨机房部署，预先分配各个机房业务资源。例如，基于各地买票量调整南北方机房系统的各自总票数分流人群，将不同的业务调整成为不同时间执行。对于不符合条件的预订和查询，直接转到友好提示页面
5、事务处理
按照业务进行事务处理，尽量不要做成一个大的事务，在业务流程设计上，尽量做到事务精简，逻辑严密。
例如：订票流程和支付流程作为两个业务。或者支付业务拆分成给账户充值+账户扣费两个逻辑
6、部署策略
针对南北机房做互通
各个系统应用集群
各个系统部署在相同网段，并用内网ip做host指向，减少网络压力
跨机房部署考虑预先分配调整资源方式
7、网络层次
控制各个应用系统节点的压力，当部分节点的用户量达到一定限额，将用户跳到友好页
8、防抓取爬虫
防止部分爬虫自动买票。对于单个ip做分析防范。发现后立即封锁ip 顶 0 踩 0 上一篇win7如何设置局域网 下一篇郑州﹝中国﹞气候资料