12306 一崩再崩，作为程序员你最想优化哪个功能？
我知道，这话说得有点笼统，就像跟产品经理说“用户体验要做好”一样。但具体到咱们程序员的层面，这里面牵扯的东西可多了去了。
为啥是它？
你想啊，12306 的核心价值是什么？就是让用户在规定的时间，以最快的速度抢到回家的票。一旦这个核心功能崩了，那简直是“灭顶之灾”。其他什么信息查询、改签退票，虽然也很重要，但跟“没票就回不了家”比起来，优先级还是低不少。
想象一下，临近春运，大家摩拳擦掌，守着零点。然后，页面卡了，刷新不了，支付失败，订单异常…… 这画面，简直就是把无数人的希望瞬间浇灭。作为程序员，参与到这样一个能直接影响到千万人生计、情感寄托的系统里，却眼睁睁看着它在关键时刻掉链子，那滋味，别提多难受了。
具体要怎么“操”？
咱们来掰扯掰扯，如果让我来主导优化，我会从以下几个方面着手，而且会比现在现有的方案更激进、更深入：
1. 架构层面：彻底解耦，服务化到极致
现有问题可能： 很多老系统，尤其是这种生命周期长的，难免会存在一些“大泥球”式的功能耦合。比如，查询、售票、支付、用户管理可能都深度绑定在一起。一旦某个环节压力过大，就会像多米诺骨牌一样，把整个系统拖垮。
我的优化方向：
极致微服务化： 把每一个相对独立的功能，比如“查询余票”、“提交订单”、“处理支付”、“发送通知”都拆分成独立的微服务。这些服务之间通过轻量级的通信方式（比如 RESTful API、gRPC）进行交互。
异步化处理： 很多流程，比如订单生成后的扣减库存、通知用户支付成功等，完全可以异步化。利用消息队列（Kafka、RabbitMQ）来解耦。用户提交订单后，立刻返回一个“处理中”的提示，然后由专门的异步服务去处理后续逻辑。这样可以极大地降低直接面向用户的接口压力。
数据隔离与读写分离： 用户查询余票、车次信息等读操作，和用户购票、支付等写操作，应该使用完全不同的数据存储和读写策略。查询系统可以部署高性能的缓存层（Redis Cluster），并且数据可以有一定的延迟，但要保证极高的并发读能力。写操作则需要保证强一致性，但可以容忍更高的延迟。
2. 高并发处理：兵来将挡，水来土掩
现有问题可能： 大家都知道抢票就是拼手速，一到零点，瞬间涌入的请求量是天文数字。如果后端处理能力跟不上，必然要堆积、超时、失败。
我的优化方向：
弹性伸缩与负载均衡： 针对高并发时段，后端服务需要能够快速、自动地伸缩实例数量。利用 Kubernetes 等容器编排平台，根据实时的请求量和系统负载，动态增减处理购票业务的 Pod 数量。在各个层面（Nginx、API Gateway、微服务内部）都要有精细化的负载均衡策略，避免单点热点。
限流与熔断： 对所有入口和服务，都必须有严格的限流策略。当请求量超过系统处理能力时，不是让它直接挂掉，而是“温和地”拒绝一部分请求，或者将请求放入队列等待。熔断机制也必不可少，当某个下游服务出现异常时，能够快速切断对它的调用，防止雪崩效应。
优化的秒杀/抢票机制：
分布式事务与乐观锁： 确保库存扣减的原子性是关键。但如果用传统的分布式事务，性能可能受影响。考虑使用更轻量级的方案，比如将库存信息放在 Redis 中，利用 Redis 的原子操作（`INCRBY`、`SETNX`）来预占库存。订单提交时再进行最终的数据库校验和扣减，配合乐观锁（版本号）来处理并发冲突。
Token 机制/排队机制： 在用户进入购票页面前，可以先发放一个抢票 Token。或者设置一个虚拟的排队系统，让用户进入一个排队队列，按照顺序处理购票请求。这样可以有效平滑瞬时洪峰。
预售与分时段购票： 考虑是否可以将一部分票提前分给特定人群（如通过积分、会员等级），或者将购票时间段进行分散，例如不同席别、不同线路在不同时间开放购票，而不是所有人都挤在一个时间点。
3. 数据存储与访问：快准狠
现有问题可能： 传统的 RDBMS 在高并发读写场景下，瓶颈会非常明显。尤其是在频繁查询余票、锁库存的时候。
我的优化方向：
内存数据库/高性能缓存： 大量使用 Redis Cluster、Memcached 等内存数据存储，用于缓存车次信息、余票数量（带有一定的过期策略）。
NoSQL 数据库： 对于一些非结构化数据或者对一致性要求相对较低的场景，可以考虑使用 NoSQL 数据库。
数据库索引优化与分库分表： 对现有数据库进行深入的索引分析和优化，确保查询效率。同时，可以考虑按照用户 ID、车次 ID 等维度进行分库分表，分散数据库压力。
4. 用户体验与反馈：透明化、有预期
现有问题可能： 用户点击购票后，页面就长时间无响应，不知道是成功了还是失败了，用户体验极差。
我的优化方向：
清晰的状态反馈： 购票流程中的每一步，都应该给用户清晰的反馈。例如，“正在为您锁定座位”、“正在处理支付”、“支付成功，等待出票”。
可等待的队列： 如果系统繁忙，不要直接拒绝用户，而是告知用户“您已进入购票队列，预计等待时间XX分钟”，并提供一个可以刷新查看状态的页面。
智能重试与兜底： 对于一些瞬时失败（如网络抖动），可以提供智能重试机制。同时，对于最终未能成功的订单，应该有明确的通知和退还操作。
总而言之， 12306 购票流程的优化，绝不是简单地加几台服务器就能解决的。它需要的是一套 从架构设计、高并发处理、数据存储到用户交互 全方位的、系统性的改进。这需要技术栈的革新，需要对分布式系统有深刻的理解，更需要持续的投入和迭代。
作为一个程序员，我渴望的不是“修修补补”，而是能够从根本上重塑这个系统，让它真正配得上“国铁购票平台”的身份，在用户最需要它的时候，它能够像一个可靠的伙伴一样，稳定、高效地运行，让大家都能安心回家。这才是最有意义的事情。
网友意见
看到好多人在喷12306垃圾？？说真的但凡你学过知道点原理，你都说不出那些话
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小小程序员为12306正名一下
12306的量级在某些时候可以说是世界最了，没有之一，想当年铁总招标，不设预算上限，也没人敢啃下这块硬骨头，后期还是请了阿里的团队帮忙做(道听途说)，因为实在是太难了，可能有人不了解，我简单举几个例子
1.库存：大家理解的可能不就是几百张票，卖一张减一张就是了，但是12306不只是线上销售，他还有线下几百个车站，为了不出现抢同一张票，必须要保证每一张票的库存准确，这是12306和淘宝最大的差别之一，网购是纯线上业务，那怕流量再大，整个数据都是闭环的，而12306，则所有的线下人工+自助的操作都会影响整个数据库。
2.访问：基本挂了都是因为这个原因，假设一个服务器每秒只能接受1000个人的访问，可是春运期间，访问量可能是每秒100000，我们网购东西，一个商品不可能每隔几分钟就去刷一次，但是抢票会啊，为啥铁路最近一直diss抢票软件，因为抢票软件就是一直不停的刷新，刷一次访问一次，市面上抢票软件如此多，可想而知服务器压力多大，有人肯定说，那就多买点服务器啊，只能说可以但是没必要，服务器造假不菲，一年高峰也就20几天，其它时间全在浪费，虽说是民生工程，但是总要有取舍，有这钱不如多开几条线路实在。
3.时效：这一点可能也被很多人忽然了，就是时效，像淘宝双十一订单，从你下单到你确认收款，这样一个闭环才算是完成一个订单，期间有大量的时间缓冲，处理，基本你0秒付钱的订单，可能几个小时后才真正的处理了，这也是为啥双11不能取消订单，可车票不是啊，你付完钱立马就出票了订单就结束了，没有几个小时乃至几天的时间去处理，这也是2306和淘宝差别之一，毕竟要是我付完钱，2天后在告诉我没票了，那我会原地爆炸。
4结果：淘宝知道你要什么，而12306不知道，双十一大家是不是很多商品早早就付了定金，很多商家基本都能算出库存，好及时应对，可是12306不知道你要去哪里啊，一趟车几十个停靠站，假设abcd四个站，你买了一张b-c的，那么a-d的票就少了一张，这样能理解吗？这算法可比淘宝胡渣多了，就像你永远不懂女神一样，12306也不懂你的下一个目的地是哪里。
另外还有一些专业性的就不说了，去重啊，查表啊，反正就是两个字，麻烦！！！为啥12306每天凌晨要维护，不维护早就炸了！！
最后祝大家都能抢到回家的车票。
至于优化，要不优化下人口结构？人少了自然没啥问题
抢票的痛苦和12306没多大关系，是需求和运力不可调和的矛盾。
优化的方案多的很，但没有一个是会让你爽的。因为根本矛盾就是运力和需求。
譬如说，摇号、拍卖、卖授权而不是具体的座位（具体的座位到车上再换领座次牌，或者像飞机一样换领登机牌）。卖服务承诺而不是车票，即买到票后在车站排队，只保证把你送到不保证什么时候送。
说白了，也就铁总还没改制让你享受这种服务了，哪天铁总改制了，对资本来说这些都不是个事儿。
给13亿人优化一下劳动法，让大家多出来强制的3周以上的假期，让每个人在365天的春节以外的时间里自由安排回家陪爸妈，而不是13亿人的I/O阻塞在春节7天里
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