第六百八十三章 未来已来 (第2/3页)
领导此刻在想，那些陈学兵口中第一批进入规划的一线城市，正是外地打工人最多的地方。
如果真的有「智慧城市」，就该让这些人以最小的成本合理规划行程，过年顺利回家。
陈学兵看着领导陷入思考的神情，也明白领导在想什麽，思索之下觉这倒是个绝佳的解释机会，脑子里稍微措辞後道：「其实这件事我们已经在实践，想实现这个系统，应该要不了多久。」
「哦？」领导来了兴趣，身体直了一些，背起手侧耳倾听。
「关键就在於大数据中心。」陈学兵缓缓解释道：
「以现有的技术，要实现这样的实时票务管理平台，通常是买一套超强的伺服器，也就是bm大型机，或者小型机集群，把全国所有车次、所有票放进一个中心库，靠al的成熟资料库事务机制来保证绝不同时卖出同一张票。
「不过这种做法，有几个难点。
「一是中心库的「写锁」，铁路每卖一张票，都要在中心库里把这趟车沿线的成百上千个站到站组合的余票重算一遍并锁住，春运期间海量请求同时争抢同一批热门车次的数据多了，资料库里的锁就会打成一团。」
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「嗯。」领导点点头。
他知道很难，也理解这个数据的庞大，但是具体技术上会卡在哪里，此时被陈学兵具象化了，更直观了一些。
「还有一个是余票查询的流量洪峰。」陈学兵继续道：「通常查询量会是下单量的几十倍，传统做法是让最贵的交易库来扛这个查询数据，很容易被拖垮。」
「第三个问题其实也很接近，是更高的流量洪峰，就是热门票放票的那一瞬间，海量的连接数会瞬间涌过来，把线程堵死，然後级联崩溃，全站瘫痪。
「这两个问题，行业术语叫高并发。
「要解决这个高并发，需要超大量的伺服器和专业机，而且这麽解决也是非常不划算的，因为流量高峰期过去了，这些多余的机器就是放着吃灰。」
「嗯...对。」领导再次点头，之前他还没想到这一层。
这就像二十年前那些卖紧俏货的国营商场开门那一瞬间，门被挤破还真不是个形容词。
但总不能为了开门的一瞬间大家进去方便，就专门建个城门吧？
这个问题的难度，又更加具体了。
「」「」「小」「说」「网」「首」「发」「」「」「」「」「」「」「.」「」「」「」
但此时，陈学兵话锋又一转。
「不过这两个问题，我们已经在解决了。」
「今年点微博有过很多次突发事件的流量洪峰，巅峰的时候点击量破亿，我们一直在上马更多的伺服器，通过一种分布式架构来解决这个问题，有了一定的技术基础。
「下个月我们的大数据中心一期建成，还有一场大战，淘宝网要做一个11月11日购物节，活动折扣力度非常大，我们要通过场外支援、弹性扩容的方式帮他们解决这个流量洪峰，帮他们把那些浏览的流量接下来，让他们的核心小型机去处理那些真正下单的用户请求。
「领导，您看，这个解决模式是不是刚好跟眼前这个网站的困境对上？」
领导一下听明白了：「哦...你们这个大数据中心不是存数据的，是帮助人家打外援的？」
陈学兵笑了起来。
「我们既存数据，也打外援。
「打外援的服务，叫做云服务，算力、存储、网络，我们都可以弹性供给，就像天上飘着的云一样，随时过来帮助你解决数据相关的问题。
「有数据中心，不等於有云服务，把伺服器做成集群，让它能弹性调度、远程分配，这才是技术壁垒。
「而大数据，也不止是存储数据，还有分析数据，我们用分布式存算技术加上提炼问题的规律，做自动化辅助决策，让伺服器去自行计算。比如我说的第一个问题，也就是「同一张票绝不能卖给两个人」的问题，就属於分布式交易一致性问题，我们的技术人员要针对这个专门做一套交易设计，使伺服器能够自动解决它，而不是时刻需要人为干预，这才算是解决了核心问题。
「这类技术我们刚起步，要全面掌握，成熟运用，还需要一定的时间，最近我们还要专门去国外挖一批人来解决一些相关的技术困扰。」
他解释完，也在注意看着领导的表情，确认对方有没有听懂。
其实他已经尽量简化了，就像「云」，实则是个拓扑概念，本意应该是一朵云的背後藏着无数朵云，使用者不用管它在哪，有多少台，反正无穷无尽。
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不过跟领导解释，还是简单为好。
而领导也不愧是领导，听完就问了一句话。
「那麽要解决这样的问题，需要多久？」
陈学兵笑了笑：「明年吧，明年下半年可以立项，帮铁道部搞个试点，先处理一部分票务试试，火车票大概是不行的，先做高铁和动车票吧，672公里的营运里程，一天30多万人次，明年下半年还要开武广高铁，我们如果能处理下来，下一年就可以接入全套系统。」
「哦？你对高铁建设情况很关心啊。」
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