浅谈 12306 核心模型设计思路和架构设计

但是，优先从座位池里拿票的算法有缺陷，就是会出现虽然第一步判断认为有可用的座位，但是这个座位可能不是全程都是同一个座位。举例：

假设现在的情况是座位有3个，站点有4个

座位：1,2,3

站点：abcd

票的卖法3：

票1：ab,1

票2：bc,2

票3：cd,3

现在如果有人要买ad的票，那可用的座位有2，或者3。但是无论是2还是3，都要这个乘客中途换车位。比如卖给他座位2，那他ab是坐的座位2，但是bc的时候要坐座位1的。否则拿票2的那个人上车时，发现座位2已经有人了。而通过优先回收利用的算法，是没这个问题的。

所以，从上面的分析我们也知道选座位的算法该怎么写了，就是采用优先回收利用座位的算法。我认为不管我们这里怎么设计算法，都不影响大局，因为这一切都只发生在车次聚合根内部，这就是预先设计好聚合根，明确出票职责在哪个对象上的好处。

模型分析总结 我认为票不是核心聚合根，票只是一次出票的结果，一个凭证而已。 12306真正的核心聚合根应该是车次，车次具有出票的职责，一次出票具体做的事情有： 判断是否可出票； 选择可用的座位； 更新一次出票时所有原子区间的可用票数，用于判断下次是否能出票； 维护所有已售出的票，用于为选择可用座位提供依据；

通过这样的模型设计，我们可以确保一次出票处理只会在一个车次聚合根内进行。这样的好处是：

不需要依赖数据库事务就能实现数据修改的强一致性，因为所有修改只在一个聚合根内发生； 在保证数据强一致性的同时还能提供很高的并发处理能力，具体设计见下面的架构设计； 架构设计（非本文重点，没兴趣的朋友可以略过）

我觉得12306这样的业务场景，非常适合使用CQRS架构；因为首先它是一个查多写少、但是写的业务逻辑非常复杂的系统。所以，非常适合做架构层面的读写分离，即采用CQRS架构。而且应该使用数据存储也分离的CQRS。这样CQ两端才可以完全不需要顾及对方的问题，各自优化自己的问题即可。我们可以在C端使用DDD领域模型的思路，用良好设计的领域模型实现复杂的业务规则和业务逻辑。而Q端则使用分布式缓存方案，实现可伸缩的查询能力。

订票的实现思路

同时借助像ENode这样的框架，我们可以实现in-memory + Event Sourcing的架构。Event Sourcing技术，可以让领域模型的所有状态修改的持久化统一起来，本来要用ORM的方式保存聚合根最新状态的，现在只需要简单的通用的方式保存一个事件即可（一次订票只涉及一个车次聚合根的修改，修改只产生一个事件，只需要持久化一个事件（一个JSON串）即可，保证了高性能，无须依赖事务，而且通过ENode可以解决并发问题）。我们只要保存了聚合根每次变化的事件（事件的结构怎么设计，本文不做多的介绍了，大家可以思考下），就相当于保存了聚合根的最新状态。而正是由于Event Sourcing技术的引入，让我们的模型可以一直存活在内存中，即可以使用in-memory技术。不要小看in-memory技术，in-memory技术在某些方面对提高命令的处理性能非常有帮助。比如就以我们车次聚合根处理出票的逻辑，假设某个车次有大量的命令发送到分布式消息队列，然后有一台机器订阅了这个队列的消息，然后这台机器处理这个车次的订票命令时，由于这个车次聚合根一直在内存，所以就省去了每次要去数据库取出聚合根的步骤，相当于少了一次数据库IO。这样的好处是，因为一个车次能够真正出售的票是有限的，因为座位就那么几个，比如就1000个座位，估计一般正常情况也就出个2000个左右的票吧（具体能出多少张票要取决于区间的相交程度，上面分析过）。也就是说，这个聚合根只会产生2000个事件，也就是说只会有2000个订票命令的处理是会产生事件，并持久化事件；而其余的大量命令，因为车次在内存计算后发现没有余票了，就不会做任何修改，也不会产生领域事件，这样就可以直接处理下一个订票命令了。这样就可以大大提高处理订票命令的性能。

（编辑：云计算网_泰州站长网）

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