给技术人员讲一讲12306的运行机制

  我不是搞技术出身,虽然也曾经在">中国科技大学读过计算机应用研究生班,还是这个班的班长,但是毕竟没有系统学习过,还是没有拿到学位,所以对于技术所知仅是皮毛。不过我自认为自己是一个好的产品经理,对于产品的研究还是全面的。关于铁道部下一代客票系统的情况已经说过一次,本来我想大众不明白,媒体不明白,可以理解。但是我看到谷歌中国前高管,Stanford毕业的郭去疾说:“十一黄金周日均铁路运量700万人次,若网站设计承载30%票务,则单日交易210万单,假设峰值交易为平均3倍,则每秒需要处理73个交易。”我这个产品经理真要要站出来给技术人员讲一讲12306的运行机制了。

  我们都知道没有12306之前,铁路的售票也是有一个系统的,这个系统是连接的是全国5700个火车站,假设平均每个车站10个窗口,那就是57000个窗口,假设也有同样数目的代办点,那就是114000个并发点。因为售票点都是人工操作,每一张票查询、购票、收钱、打印,约1分钟售完,基本上同时并发是114000个。因为窗口只能同时处理这些客票的销售,是通过人为的作用,把并发压下来了,结果是大量的购票者在窗口排长长的队。很多人排到了却发现票已经没有。

  这种情况做一个简单的比较,一个大仓库里有各种产品,开了114000个小门,每次只有一个人进到仓库里拿产品,虽然外面有几百万人想冲进去,但是这些人不能进去。所以这个系统下,原来的铁路客票系统运行是基本正常的。

  12306的出现是什么情况?它不是只建设了一个网站,而是在原来的114000个窗口上,又开通了一个所有可以进来抢票的窗口。在平时,一方面需要买票的相对节假日要少一些,同时平时的车票基本能满足乘客的需要,所以乘客可以选择一天任何时间上线买票,这样自然的均衡了客票系统的压力。但是到了节假日,却发生了完全不同的情况。

  节假日车票成了紧俏资源,一天只有700万张票,但是想买到的人却可能是2000万,那么这2000人都想抢到票,在过去的机制里因为普通人进不了订票系统,所以只有11.4同时并发,出现了12306之后,除了这些订票点的人,当铁路系统开始放票时,大家都知道如果不是9点一放票就进去抢,那么自己肯定买不到票,所以在9点钟开始放票时,准备了冲进去抢的人可能是1000万人,这些人还复杂的是,以前的客票机制是不需要付款的(钱交给售票窗口就可以),现在抢到票的还需要付款,想想这个流量怎么可能是平均的了3倍。

  形象的表述一下。以前这个仓库里只有11.4个小门,一次进一个人,进去拿了东西出来,就可以,所以这个仓库还是相对通畅的。现在这个仓库除了这11.4万个小门依然开着,又增加了1000万人从一个大门里往里冲,冲不进怎么办,一而再,再而三的往里冲,冲进去买了票的人,还要等待付款,又要堵住门。想想这种情况会是怎样的混乱?

  郭去疾先生认为网站设计占30%的票务量,事实上12306的压力根本不是网站的压力,而是整个客票系统的压力,不是客票系统里拿出一批票由网站订,而是所有票都要到这个客票系统里抢,这样就被堵住了。这个系统要不堵住怎么办,通俗的讲,就是要把这个仓库弄得更大,容纳更多的人进来,这差不多是唯一办法。有人说要教育用户,用户都买不到票你还要教育他人多不要来,下午再来吗?

  我非常不理解,铁道部的招标是新一代客票系统,怎么有那么多不理解现在的瓶颈是系统,不是网站,你再折腾12306网站,系统不行,你还是被堵在门外,你还想往里冲,越冲越堵。这个机制都搞不清楚,你做什么产品,出什么主意,机制是怎么回事都不知道,再多的主意找不到正路。

  搞技术很好,我喜欢搞技术的人,如果搞技术的人,连产品的基本形态都搞不清楚,市场机制都搞不清,就奢谈技术,我看这技术不搞也罢!

时间: 2024-09-22 08:34:15

给技术人员讲一讲12306的运行机制的相关文章

网络爬虫-从技术和产品角度讲,百度搜索和好搜有什么不一样

问题描述 从技术和产品角度讲,百度搜索和好搜有什么不一样 抛开搜索引擎的广告不说,单从技术和产品的角度讲,对于同一个关键词,百度搜索和好搜有什么不一样,比如我搜索'观察者模式'(我想没有个人或者组织会为这个关键词投放广告吧,搜索结果会更加客观),好搜和百度搜索结果去下 解决方案 反正都是山寨搜索引擎.都垃圾的不堪使用 解决方案二: 百度和360明显就是两个犯罪团伙,却像妖孽一样的存在. 解决方案三: 感觉都那样吧,凑合着用,有Google必然选Google了.

技术人员如何跟传统行业打交道?

前几天,读了一本书叫<高难度谈话>,这本书主要讲的就是「沟通」问题,而本书的主题就是「人」--我们这些并不完美却真实的人.人是一种复杂的个体,我们每个人都有自己的观点.思想和感情.技术人员如此,传统行业的「老板」也是如此! 而在很多技术人员眼中,跟他们打交道要比敲代码要复杂「1000」倍.本期移动开发精英俱乐部讨论的主题就是「技术人员如何跟传统行业打交道?」,让我们来听一些技术同学的吐槽,还有哪些解决办法吧!本文系 OneAPM 市场部整理. 程序员眼中的传统行业 晓书生:我觉得跟传统行业打交

数据科学家和大数据技术人员工具包

数据科学家的常用工具与基本思路,数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述,包括开源的技术平台相关工具.挖掘分析处理工具.其它常见工具等几百种,几十个大类,部分网址.为数据科学教育和知识分享,提高数据科学人员素质. 数据科学融合了多门学科并且建立在这些学科的理论和技术之上,包括数学.概率模型.统计学.机器学习.数据仓库.可视化等.在实际应用中,数据科学包括数据的收集.清洗.分析.可视化以及数据应用整个迭代过程,最终帮助组织制定正确的发展决策数据科学的从业者称为数据科学家.数据科学家有其独特的基本思

《进化——我们在互联网上奋斗的故事》一一1.4 从精兵到强将 ——技术人员的职场发展之路

1.4 从精兵到强将 --技术人员的职场发展之路 进化--我们在互联网上奋斗的故事 因兴趣而进入互联网行业 2000年,踏着世纪交替的步伐,我走进入了西北工业大学,学习航空飞行器动力专业而不是计算机专业.在入学之前,我就对计算机有不小的兴趣,进入大学后经常去学校图书馆或实验室上网,对计算机的兴趣越来越浓厚,就去图书馆找一些网页设计.网页特效等书籍学习并动手做一些练习.之后我就很喜欢用263的邮箱,因为它的邮箱支持自定义网页格式,我可以给同学和朋友发送自己设计的个性化的网页格式E-mail.那时很

技术人员值得关注的九家Hadoop技术企业

文章讲的是技术人员值得关注的九家Hadoop技术企业,如果大家手中握有大量数据,那么接下来要做的就是选择一款理想的Hadoop发行版了. 作为曾经仅仅为谷歌及雅虎等互联网帝国服务的旧日稀罕儿,如今这款大数据管理系统已经积累起极高的知名度与平民人气.并开始逐步走入寻常企业环境.促成这一现状的原因有二:其一.企业需要管理的数据规模愈发庞大,而Hadoop正是完成这项任务的绝佳平台--特别是在传统陈旧数据与新型非结构化数据交相混杂的情况下;其二.已经有众多供应商加入到Hadoop相关支持与服务项目的开

技术人员的情结

每个技术人员都会有技术情结,或多或少而已,语言情结,框架情结等,这篇文章就来说说自己的技术情结和看到的一些人的技术情结的事. 我自己对OSGi算是有情结的吧,很多年前在上海工作的时候,偶尔会去参加一些meetup,看着讲topic的人都觉得好牛,好想认识下,但相对还是会比较困难,直到我接触OSGi,并且写了一些普及的文档后,很快就认识了不少业界的人,这些交际很大程度还影响到了我之后的职业生涯. 在07年加入阿里后,所做的工作其实和OSGi没有任何关系,自己甚至也觉得不会再和OSGi有任何关系了,

IDG调研称:IT技术人员之间也存在代沟

文章讲的是IDG调研称:IT技术人员之间也存在代沟,俗话说"三年一小沟,五年一大沟",就连IT领域也不能免俗.伴随着iPhone和云计算成长的新一代IT技术人员和老一代技术人员之间也存在着代沟.最近,IDG公布了一项新研究,研究报告显示,新一代的IT人员认为大数据将会带来更多的机会,大变革的时代要来临了,而老员工则不以为然. IDG Enterprise Data & Analytics Survey 2016的研究显示:18到34岁的技术人员相比其他年龄组的人要更加肯定大数据

让技术人员看得懂的流程(6)——处理模型

                   让技术人员看得懂的流程(6)                                 --处理模型 看完"实现模型",你是否长吁一声,准备拿起咖啡,惬意的喝上一杯?毕竟我们已经完成了从用例到编码的全过程了,确实是值得庆祝的一件事情,但"革命尚未成功.同志还需努力",现在还不是享受的时候,接下来我们需要进入"处理模型"阶段. l         "处理模型"阶段的任务 "处

让技术人员看得懂的流程(4)——设计模型

                       让技术人员看得懂的流程(4)                                     --设计模型 完成了"领域模型"阶段后,面向对象已经初具雏形,我们已经看到了那熟悉的"对象"了,例如"商品"."交易"."商品清单"等,看起来已经进入了面向对象的世界了,你是否已经摩拳擦掌,跃跃欲试,准备开始编码了呢? 且慢,"领域模型"只是