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搭建一个类似 12306 的高并发、海量数据、业务极其复杂的抢票系统，是软件架构设计中的“珠穆朗玛峰”。
这不仅仅是一个技术问题，更是一个资源博弈、流量削峰、数据一致性的综合工程。
以下我将从核心挑战、总体架构、关键技术点、数据库设计四个维度，为您还原一套可落地的架构方案。
一、 核心挑战 (The Challenges)
流量瞬时峰值极高：春节抢票期间，QPS（每秒查询率）可能达到几百万，TPS（每秒下单量）几十万。
读写比例悬殊：查询请求是下单请求的成百上千倍（Read >> Write）。
库存扣减复杂：火车票不是简单的 库存-1。买“北京-上海”的票，意味着“北京-济南”、“济南-南京”、“南京-上海”这些区间的票都要被占用。
不能超卖：这涉及到底层数据的一致性，绝对不能两个人买到同一个座位。
防黄牛/机器人：90% 的请求可能来自脚本，系统必须能识别并拦截。-
二、 总体架构设计 (Architecture Layers)
采用 “漏斗型” 流量过滤架构，层层拦截，保证最后打到数据库的请求是极少数有效的。
1. 客户端层 (Client)静态资源 CDN 加速：JS, CSS, 图片全部上 CDN，减轻源站压力。
智能降级：如果后端崩了，APP端直接显示“排队中”，而不是白屏。
2. 网关与安全层 (Gateway & Security)验证码系统：这是第一道防线。复杂的图形验证码、滑块，强制人机交互，挡住 90% 的脚本。
限流熔断 (Sentinel/Hystrix)：针对 IP、用户 ID 进行限流。超过阈值直接返回“系统繁忙”。
LVS + Nginx：做负载均衡，将流量分发到下游集群。
3. 服务层 (Microservices)查询服务：纯内存操作，抗住 99% 的流量。
订单服务：处理排队、下单逻辑。
库存服务：负责核心的扣减逻辑。
4. 数据层 (Data & Cache)本地缓存 (Guava/Caffeine)：应用服务器内部缓存。
分布式缓存 (Redis Cluster)：核心抗压层。
消息队列 (RocketMQ/Kafka)：削峰填谷，异步处理。
数据库 (MySQL/TiDB)：分库分表，作为兜底存储。
三、 关键技术解决方案
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