换个思路看12306，其核心模型设计思路到底复杂在哪里？

编者按：本文作者汤雪华，网名 netfocus，2006年 毕业于浙江大学，目前住在杭州。对 DDD，以及 CQRS 架构比较感兴趣。目前一直致力于开发和完善 ENode、EQueue。文章首发于微信公众号InfoQ（ID：infoqchina）。

元宵节结束，年就真的过完了。挥别故里，回到打拼的城市，理性思维是否也跟着工作状态一起回归了呢？每一年的春运都是对 12306 的一次大考，抛去盲从和偏见，让我们用工程师的思维重新打量、从业务分析的角度去探讨，12306 的核心模型设计思路和架构设计到底复杂在哪里？

为什么我要研究这个问题？

春节期间，无意中看到一篇文章，文章中讲到 12306 的业务复杂度远远比淘宝天猫这种电商网站要复杂。后来自己想想，也确实如此。所以，很想挑战一下 12306 这个系统的核心领域模型的设计。一般的电商网站，购买都是基于商品的概念，每个商品有一定量的库存，用户的购买行为是针对商品的。当用户发起购买行为时，系统只需要生成订单并对用户要购买的商品减库存即可。但是，12306 就不是那么简单了，具体复杂在哪里，我下面会进一步分析。

另外一个让我写这篇文章的原因，是我发现也许是否是因为目前 12306 的核心领域模型设计的不够好，导致用户购票时要处理的业务逻辑异常复杂，维护数据一致性的难度也几百倍的上升，同时面对高并发的订票也难以支持很高的 TPS。我觉得，越是复杂的业务，就越要重视业务分析，重视领域模型的抽象和设计。如果不假思索，凭以往经验行事，则很可能会被以往的设计经验先入为主，陷入死胡同。

技术人员往往更注重技术层面的解决方案，比如一上来就分析如何集群、如何负载均衡、如何排队、如何分库分表、如何用锁，如何用缓存等技术问题，而忽略了最根本的业务层面的思考，如分析业务、领域建模。我认为越是复杂的业务系统，则越要设计一个健壮的领域模型。如果一个系统的架构我们设计错了，还有补救的余地，因为架构最终沉淀的只是代码，调整架构即可（一个系统的架构本身就是不断演进的）；而如果领域模型设计错了，那要补救的代价是非常大的，因为领域模型沉淀的是数据结构及其对应的大量数据，对任何一个大型系统，要改核心领域模型都是成本非常高的。

本文的重点不是在如何解决高并发的问题，而是希望从业务角度去分析，12306 的理想模型应该是怎么样的。网上目前谈 12306 的文章貌似都是千篇一律的只谈技术，不谈业务分析和如何建模的。所以我想写一下自己的设计和大家交流学习。

1、需求概述

12306 这个系统，核心要解决的问题是网上售票。涉及到 2 个角色使用该系统：用户、铁道部。用户的核心诉求是查询余票、购票；铁道部的核心诉求是售票。购票和售票其实是一个场景，对用户来说是购票，对铁道部来说是售票。因此，我们要设计一个在线的网站系统，解决用户的查询余票、购票，以及铁道部的售票这 3 个核心诉求。看起来，这 3 个场景都是围绕火车票展开的。

查询余票：用户输入出发地、目的地、出发日三个条件，查询可能存在的车次，用户可以看到每个车次经过的站点名称，以及每种座位的余票数量。

购票：购票分为订票和付款两个阶段，本文重点分析订票的模型设计和实现思路。

其实还有很多其他的需求，比如给不同的车次设定销售座位数配额，以及不同的区段设置不同的限额。但相比前面两个需求来说，我觉得这个需求相对次要一些。

2、需求分析

确实，12306 也是一个电商系统，而且看起来商品就是票了。因为如果把一张票看成是一个商品，那购票就类似于购买商品，然后每张票都有库存，商品也有库存的概念。但是如果我们仔细想想，会发现 12306 要复杂很多，因为我们无法预先确定好所有的票，如果非要确定，那只能通过穷举法了。

我们以北京西到深圳北的 G71 车次高铁为例（这里只考虑南下的方向，不考虑深圳北到北京西的，那是另外一个车次，叫 G72），它有 17 个站（北京西是 01号站，深圳北是 17号站），3 种座位（商务、一等、二等）。表面看起来，这不就是 3 个商品吗？G71 商务座、G71 一等座、G71 二等座。大部分轻易喷 12306 的技术人员（包括某些中等规模公司的专家、CTO）就是在这里栽第一个跟头的。实际上，G71 有 136*3=408 种商品（408 个 SKU），怎么算来的？如下：

如果卖北京西始发的，有 16 种卖法（因为后面有 16 个站），北京西到：保定、石家庄、郑州、武汉、长沙、广州、虎门、深圳。。。。都是一个独立的商品，同理，石家庄上车的，有 15 种下车的可能，以此类推，单以上下车的站来计算，有 136 种票：16+15+14....+2+1=136。每种票都有 3 种座位，一共是 408 个商品。

为了方便后面的讨论，我们先明确一下票是什么？

一张票的核心信息包括：出发时间、出发地、目的地、车次、座位号。持有票的人就拥有了一个凭证，该凭证表示持有它的人可以坐某个车次的某个座位号，从某地到某地。所以，一张票，对用户来说是一个凭证，对铁道部来说是一个承诺；那对系统来说是什么呢？不知道。这就是我们要分析业务，领域建模的原因，我们再继续思考吧。

明白了票的核心信息后，我们再看看 G71 这个车次的高铁，可以卖多少张票？

讨论前先说明一下，一辆火车的物理座位数（站票也可以看成是一种座位，因为站票也有数量配额）不等于可用的最大配合。所有的物理座位不可能都通过 12306 网站来销售，而是只会销售一部分，比如 40%。其余的还是会通过线下的方式销售。不仅如此，可能有些站点上车的人会比较多，有些比较少，所以我们还会给不同的区间配置不同的限额。

比如 D31 北京南至上海共有 765 张，北京南有 260 张，杨柳青有 80 张，泰安有 76 张。如果杨柳青的 80 张票售完就会显示无票，就算其他站有票也会显示无票的。每个车次肯定会有各种座位的配额和限额的配置的，这种配置我目前无法预料，但我已经把这些规则都封装近车次聚合根里了，所有的配置策略都是基于座位类型、站点、区间配置的。关于票的配置抽象出来，我觉得主要有 3 种：

1. 某个区段最多允许出多少张；
2. 某个区段最少允许出多少张；
3. 某个站点上车的最多多少张。

当用户订票时，把用户指定的区段和这 3 种配置条件进行比较，3 个条件都满足，则可以出票。不满足，则认为无票了。下面举个例子：

（编辑：云计算网_泰州站长网）

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