12306采用Pivotal GemFire分布式解决方案 解决尖峰高流量并发

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原文链接：http://soft.zdnet.com.cn/software_zone/2013/1230/3007113.shtml

ZDNet至顶网软件频道消息： 中国铁路客户服务中心网站www.12306.cn是世界规模最大的实时交易系统之一，媲美Amazon.com，节假日尤其是春节的访问高峰，网站压力巨大。2012年6月选择了Pivotal GemFire分布式内存计算平台（Distributed In-memory computing）改造12306，由铁科院项目小组负责人王明哲主任和资拓宏宇（IISI）信息科技有限公司在铁科院主管朱建生所长领导下提供技术实施。

GemFire是Pivotal企业级大数据PaaS平台的一部分。Pivotal公司的企业级大数据PaaS平台主要有三个层次：云基础架构层 Cloud Fabric、大数据基础架构层Data Fabric、应用开发基础架构层Application Fabric。GemFire属于大数据基础架构层，此外，Greenplum数据库也属于这一层；云基础架构层的技术是Cloud Foundry；应用开发基础架构层的技术是Spring Framework和RabbitMQ等。

12306之前采用Unix小型机架构，采用GemFire技术改造成Linux/X86服务器集群架构，就意味着一下跨越三代。从小型机到大内存X86服务器集群，不仅让性能提升了一个数量级，而且成本也要低得多。

2012年3月开始，铁路总公司(原铁道部)开始调研、改造12306。2012年6月选择了Pivotal GemFire分布式内存计算平台（Distributed In-memory computing）改造12306，一期先改造12306的主要瓶颈——余票查询系统。9月份完成代码改造，系统上线。2012年国庆，又是网上订票高峰期间，大家可以显著发现，可以登录12306，虽然还是很难订票，但是查询余票很快。2012年10月份，二期用 GemFire改造订单查询系统（客户查询自己的订单记录）。2013年春节，又是网上订票高峰期间，大家可以显著发现，可以登录12306，虽然还是很难订票，但是查询余票很快，而且查询自己的订票和下订单也很快。

 

中国铁道科学研究院电子计算技术研究所副所长朱建生表示，“通过技术改造解决了困扰我们多时的尖峰高流量并发问题，让全国人民不再因为技术原因而抱怨，我们终于舒了一口气。Pivotal GemFire分布式集群内存数据技术对整个技术改造发挥了关键的作用。同时，感谢Pivotal公司及其实施方项目团队的努力，在技术开改造过程中确保旧系统顺畅运行、旧系统到新系统平滑迁移，快速实现新系统的上线。”

据统计， 在2012年初的春运高峰期间，每天有2000万人访问12306网站，日点击量最高达到14亿。大量同时涌入的网络访问造成12306几近瘫痪。 中国铁道科学院电子计算技术研究所作为12306互联网购票系统的承建单位，急需寻求办法解决问题。

根据系统运行数据记录，技术改造之后，在只采用10几台X86服务器实现了以前数十台小型机的余票计算和查询能力，单次查询的最长时间从之前的15秒左右下降到0.2秒以下，缩短了75倍以上。2012年春运的极端高流量并发情况下，系统几近瘫痪。而在改造之后，支持每秒上万次的并发查询，高峰期间达到2.6万个查询/秒吞吐量，整个系统效率显著提高。如上图所示。

订单查询系统改造，在改造之前的系统运行模式下，每秒只能支持300-400个查询/秒的吞吐量，高流量的并发查询只能通过分库来实现。改造之后，可以实现高达上万个查询/秒的吞吐量，而且查询速度可以保障在20毫秒左右。

新的技术架构可以按需弹性动态扩展，并发量增加时，还可以通过动态增加X86服务器来应对，保持毫秒级的响应时间。

12306能够取得这样翻天覆地的效果，靠技术上的小修小补是不可能的，必须有全新的思路，能够给性能提升带来杠杆式的作用。12306发现GemFire分布式内存数据平台就是这样一种技术。

GemFire分布式内存数据平台的技术原理如上图所示：通过云计算平台虚拟化技术，将若干X86服务器的内存集中起来，组成最高可达数十TB的内存资源池，将全部数据加载到内存中，进行内存计算。计算过程本身不需要读写磁盘，只是定期将数据同步或异步方式写到磁盘。GemFire在分布式集群中保存了多份数据，任何一台机器故障，其它机器上还有备份数据，因此通常不用担心数据丢失，而且有磁盘数据作为备份。GemFire支持把内存数据持久化到各种传统的关系数据库、Hadoop库和其它文件系统中。

大家知道，当前计算架构的瓶颈在存储，处理器的速度按照摩尔定律翻番增长，而磁盘存储的速度增长很缓慢，由此造成巨大高达10万倍的差距。这样就很好理解GemFire为什么能够大幅提高系统性能了。

按照计算与存储的关系，我们可以将计算架构分为四代：

第一代，基于磁盘的单一系统：计算过程中需要从磁盘读取数据。小型机、大型机是其中的佼佼者，将单一系统的性能做到极致。

第二代，基于磁盘的分布式集群系统：计算过程中需要从磁盘读取数据，但通过分布系统将数据分散到不同的服务器磁盘上，提高整个系统的处理能力。目前很多大型互联网和电子商务公司采用基于X86服务器的分布式集群系统，依靠海量的X86服务器部署解决高流量并发的问题。

第三代，基于内存的单一系统：将整个数据库放在内存中，计算过程不需要从磁盘读取数据。整个系统的性能取决于单一系统的性能。传统的内存数据库就是这样的系统，对于企业级的应用可以很好地解决访问速度的问题，但面对海量数据或是海量并发访问的扩展性问题就无能为力。

第四代，基于内存的分布式集群系统：GemFire就是这样的系统，并行计算是其关键技术之一，因而可以通过增加服务器部署规模，在内存计算的基础上，线性扩展性能。