新生明天军训，我们一年级老师先来，教室宿舍还没有整顿好，暂时住在学生宿舍里，一切从简！高低床，坐上去直不起腰，别人尚可，我的找事儿的脖颈可受不了。整个大抽屉，侧立，稍高，脚不沾地儿，自然地双腿盘在上面。抬眼一看对面充电的同事，我笑了：人家九十来斤，腿盘得漂亮，我这吨位，只能到这儿了。[允悲]
#艺墅杯·空间设计大赛#
象屿虹桥悦府| 现代极简| 独栋 | 200㎡
整个外观全部为石材干挂法式宫廷风格。小夫妻俩居住，暂时还没有小孩。地下室为影视厅、吧区休闲功能，一楼客厅、餐厅、厨房。二楼主人套房、预留小孩房兼客房。
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[爱你]https://t.cn/AiWLBg5Q
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#12306买到相同高铁票# 新闻底下很多网友表示理解，毕竟日常处理量这么大。
这其实是不够的，有点儿同情心泛滥了，12306是个系统，不是人工出票，没有你们想象中疲惫不堪的阿姨在工作。维护人员恰好能借此机会结合12306的系统架构进行深度分析，是分布式缓存，数据库，还是哪里出现了问题，更新处事行为手则。
12306的业务逻辑到底有多复杂？
对于任何一个互联网交易系统来说，重要的有两件事，一是提供查询，二是数据计算；任何查询业务都有响应时间的要求，用户体验最好不要超过5秒钟；而数据计算（实时计算或非实时批量计算）与实际业务逻辑有密切的关系。
对于电子商务网站的交易系统，例如淘宝网，当店家出售一件商品，库存减一，客户退货，库存加一，当库存为零，商品下架。此类交易系统所使用的是简单快速的算法。
因为不同品牌商品的销售彼此之间没有关联性，不会因为某件品牌商品的出售关联到其他品牌商品的库存量，它们的商品库存是属于“静态库存”，所以电商交易系统的主要设计重点是提供快速响应时间，高可用性（容灾和备份）和系统扩展性，避免在高峰交易期间，因为响应时间慢或是系统当机而失去庞大的商机。
而相比之下
12306互联网售票系统是业务逻辑很复杂的系统
如果将每张可出售的火车票当成一件商品来看，每张票的销售都会关联到整条路线每个站点可销售的余票量,有些站点的余票量会产生变化，有些站点余票量不会有变化。由另外一个角度来看，当销售一张票，改签，或退票时，整条路线每个站点的余票量都需要重新计算，也就是说每个站点的余票库存是个“动态变化库存”的概念。站点与站点之间的余票库存有巨大的关联性，此“动态库存”概念的业务逻辑是12306与电商网站最大的差异。
而且在整个客票系统里，有几十条条行车路线，有3000多个车次（G,D,K,Z,C,..），上万个火车站点，有不同的席次（硬座，硬卧，软座，软卧，无座），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，这些因素都是环环相扣的，任何一个参数发生变化，其他的也会受到影响，而普通电商网站则不会遇到这些问题。
将这些参数放在数学模型上，至少有数千亿条的排列组合。如何将每日上千万张的车票分配到数千亿条的排列组合里面，并且还要考虑公正，公平的合理分配。例如，某条火车路线有100个车次，每个车次可承载1000人，有100个一等座，900个2等座，另外还有50个火车停靠站，这实际上是在解决排列组合数学模型的难题。
这一套架构上千万条的分配规则，是与车次，路线，加班车，席次，座位等级，车票等级，乘车区间，x天预售期和搭乘时间等都有密切关系。每一个特定的余票查询，都会触发余票计算，每班车次的余票计算都有上万条规则需要匹配，所有经过“乘车区间”的车次都需要做余票计算。
如果将整条路线的所有车票都放在起始站出售的话，乘车距离最远的先购票，创造的利润最大，但是下游站点就买不到票，失去公正和公平的分配原则。所以，每个站点的余票计算并不是简单的两站之间算好的票数，做加加减减的计算。
这意味着12306的设计重点不但要具有大型电商网站所具备的特性外（要提供快速响应时间，高可用性（容灾和备份）和系统的扩展性），还需要有强大的CPU计算资源来支撑。余票查询/计算需要使用大量的CPU计算资源，同时必须快速反应余票查询的结果给用户。在春运售票高峰期间，每分钟都有数万张车票的销售，假如余票查询的响应时间缓慢，这些信息就失去价值，会发生看得到票，但实际上买不到票的情况发生。
而这，目前国内只有阿里云的计算能力能办得到，所以12306是把余票查询功能全部托管给阿里云进行处理的。 另外，在春运高峰期的时候，还会额外多租几个云来进行计算。
因为个人资料的敏感度和安全性，12306不会将用户资料放在阿里云，但会将需要耗费巨大资源的余票查询业务放在阿里云提供服务。另外符合此条件的有3大服务器集群，Web服务器集群，应用服务器缓存集群，和余票查询/计算集群。
那么为什么这样复杂的业务逻辑还能天天这样坚挺持久很少出错呢？
因为12306采用的应该是世界上最大的混合云架构，
由铁路总公司数据中心和铁科院数据中心，两个核心运行整套业务流程服务，为什么是两个呢？因为可以彼此作为异地容灾备份的准备，一个出问题了，另一个还能限流服务，而中心应该越少规模越大越好，如果太多则会成倍增加数据计算复杂程度。
然后将“难预测，暂时性”的巨大访问量-余票查询业务放在阿里云，阿里云可以按需动态调整网络带宽和“虚机“资源，保证12306的服务品质，并解决网络传输瓶颈问题。
12306将热点数据放在NoSQL的Gemfire平台，提供快速查询和计算；将关键数据持久化到关系型数据库。
总之，虽然12306的UI设计看上去很“大道至简”，但是他却依旧是中国，甚至是世界上最复杂的混合云架构之一，这次的出错是个难得的自检机会。
这其实是不够的，有点儿同情心泛滥了，12306是个系统，不是人工出票，没有你们想象中疲惫不堪的阿姨在工作。维护人员恰好能借此机会结合12306的系统架构进行深度分析，是分布式缓存，数据库，还是哪里出现了问题，更新处事行为手则。
12306的业务逻辑到底有多复杂？
对于任何一个互联网交易系统来说，重要的有两件事，一是提供查询，二是数据计算；任何查询业务都有响应时间的要求，用户体验最好不要超过5秒钟；而数据计算（实时计算或非实时批量计算）与实际业务逻辑有密切的关系。
对于电子商务网站的交易系统，例如淘宝网，当店家出售一件商品，库存减一，客户退货，库存加一，当库存为零，商品下架。此类交易系统所使用的是简单快速的算法。
因为不同品牌商品的销售彼此之间没有关联性，不会因为某件品牌商品的出售关联到其他品牌商品的库存量，它们的商品库存是属于“静态库存”，所以电商交易系统的主要设计重点是提供快速响应时间，高可用性（容灾和备份）和系统扩展性，避免在高峰交易期间，因为响应时间慢或是系统当机而失去庞大的商机。
而相比之下
12306互联网售票系统是业务逻辑很复杂的系统
如果将每张可出售的火车票当成一件商品来看，每张票的销售都会关联到整条路线每个站点可销售的余票量,有些站点的余票量会产生变化，有些站点余票量不会有变化。由另外一个角度来看，当销售一张票，改签，或退票时，整条路线每个站点的余票量都需要重新计算，也就是说每个站点的余票库存是个“动态变化库存”的概念。站点与站点之间的余票库存有巨大的关联性，此“动态库存”概念的业务逻辑是12306与电商网站最大的差异。
而且在整个客票系统里，有几十条条行车路线，有3000多个车次（G,D,K,Z,C,..），上万个火车站点，有不同的席次（硬座，硬卧，软座，软卧，无座），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，这些因素都是环环相扣的，任何一个参数发生变化，其他的也会受到影响，而普通电商网站则不会遇到这些问题。
将这些参数放在数学模型上，至少有数千亿条的排列组合。如何将每日上千万张的车票分配到数千亿条的排列组合里面，并且还要考虑公正，公平的合理分配。例如，某条火车路线有100个车次，每个车次可承载1000人，有100个一等座，900个2等座，另外还有50个火车停靠站，这实际上是在解决排列组合数学模型的难题。
这一套架构上千万条的分配规则，是与车次，路线，加班车，席次，座位等级，车票等级，乘车区间，x天预售期和搭乘时间等都有密切关系。每一个特定的余票查询，都会触发余票计算，每班车次的余票计算都有上万条规则需要匹配，所有经过“乘车区间”的车次都需要做余票计算。
如果将整条路线的所有车票都放在起始站出售的话，乘车距离最远的先购票，创造的利润最大，但是下游站点就买不到票，失去公正和公平的分配原则。所以，每个站点的余票计算并不是简单的两站之间算好的票数，做加加减减的计算。
这意味着12306的设计重点不但要具有大型电商网站所具备的特性外（要提供快速响应时间，高可用性（容灾和备份）和系统的扩展性），还需要有强大的CPU计算资源来支撑。余票查询/计算需要使用大量的CPU计算资源，同时必须快速反应余票查询的结果给用户。在春运售票高峰期间，每分钟都有数万张车票的销售，假如余票查询的响应时间缓慢，这些信息就失去价值，会发生看得到票，但实际上买不到票的情况发生。
而这，目前国内只有阿里云的计算能力能办得到，所以12306是把余票查询功能全部托管给阿里云进行处理的。 另外，在春运高峰期的时候，还会额外多租几个云来进行计算。
因为个人资料的敏感度和安全性，12306不会将用户资料放在阿里云，但会将需要耗费巨大资源的余票查询业务放在阿里云提供服务。另外符合此条件的有3大服务器集群，Web服务器集群，应用服务器缓存集群，和余票查询/计算集群。
那么为什么这样复杂的业务逻辑还能天天这样坚挺持久很少出错呢？
因为12306采用的应该是世界上最大的混合云架构，
由铁路总公司数据中心和铁科院数据中心，两个核心运行整套业务流程服务，为什么是两个呢？因为可以彼此作为异地容灾备份的准备，一个出问题了，另一个还能限流服务，而中心应该越少规模越大越好，如果太多则会成倍增加数据计算复杂程度。
然后将“难预测，暂时性”的巨大访问量-余票查询业务放在阿里云，阿里云可以按需动态调整网络带宽和“虚机“资源，保证12306的服务品质，并解决网络传输瓶颈问题。
12306将热点数据放在NoSQL的Gemfire平台，提供快速查询和计算；将关键数据持久化到关系型数据库。
总之，虽然12306的UI设计看上去很“大道至简”，但是他却依旧是中国，甚至是世界上最复杂的混合云架构之一，这次的出错是个难得的自检机会。
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