淘客熙熙

主题:【讨论】回应对12306.cn网站的技术质疑 -- 忘情

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          • 家园 补充a和4相关信息

            a.常识问答题,不是算数那种,而是类似“请输入湖南简称”,“请输入海南省会名称”,“下面哪个是(不是)河北的城市,请输入城市名字的第二个字”,“下面那个历史名人生活年代距离我们最远,请输入其姓名最后一个字?”,我想这样的题目电脑是很难识别的,即使随便蒙,也很难蒙上。对于买票的人,题目不会太难,即使不是很了解答案,可以百度或者跳过到下一题。如果题库比较大或者经常更新的话,电脑将很难识别。

            4.有个国政通提供这样的服务,其网站上介绍如下:

            “身份通”是北京国政通科技有限公司独立开发并拥有知识产权的用于保护个人信息安全和诚信沟通的互联网服务。用户提交本人身份信息(姓名、身份号码),经“全国公民身份信息系统(NCIIS)”验证,并与本人手机号码、电子邮件及其他真实账户、证照等信息绑定,得到唯一的网络身份标识—身份通号。

            身份通用户可以通过身份通号及密码登录个人诚信主页,管理个人信息,定制并展示个人真名片,并使用身份信息认证、身份泄露查询、身份挂失、身份核查通知等系列身份信息保护服务。"

            我想铁路总公司应该可以申请上文提到的NCIIS提供的身份验证服务...

            • 家园 没有用

              第一,根本问题在于票源不足。

              其次,核心问题在于实名制验证进展。

              第三,不说身份黑市,光去年曝光的2000w开房记录就足够了。

          • 家园 的户口房子没关系吧

            有户口有房子照样要回家过年啊!这要时间冲淡的,只有城市化到了一定年头才能解决这个问题的!至少一代人吧!

      • 家园 春运能不能买到票,这个问题还真不是12306能解决的

        春运的症结是运力,12306只是卖票的渠道。在春运运力供不应求的情况下,12306不可能凭空变出票来满足所有人的买票需求吧。

        • 家园 同感,这还是对运力的需求时段性太强了,一个铁路不能解决

          全中国人春节都想回家,这个需求本身就不是铁路系统能搞定的,也不应该是铁路的责任,甚至我觉得也不全是中国运输系统的责任。

          冬天家庭团聚不是中国人都有的习俗,想到农业生产的时段性,估计是全人类共有。

          国外是怎么解决这个问题呢?首先人家就没这么多人口。第二,国土面积不大,回家的距离不大。第三,城镇化进程早,城市多,分布散,中国中小城市可能发展跟不上北上广等。咱中国人对家的依恋也很强,普遍愿意大家族团聚。

          社会习俗的发展跟不上技术生产力的进展,这太正常了,习俗能够跟上的话就不是习俗了,民族凝聚力上也要打折扣。

          我估计可能在过10年,部分因为独生子政策,家族规模变小,对运力的需求就会降低。现在是一个家族,以70-90岁的人为轴心,他们的生育年代赶上中国人口大爆炸,一个轴心围绕着4、5、6、7个小家庭。

          嗯,对了,估计中国人寿命增长也是个原因,家族的轴心应该是在世的直系血缘最高辈。一般来说过年都会去爷爷家,但爷爷其实也有兄弟姐妹在世,但是他们很少团聚,怕是因为爷爷辈的父亲已经不在了,纽带断了。这样的话围绕着一位爷爷(奶奶,外公、外婆)就有很多小家庭,这些小家庭未必都在一个地方定居。再加上近二十年又是通讯技术迅猛发展的年代,方便了现在7、8十岁的人与他们下一代的沟通,可能促进了春节团聚的想法。

          结合起来看,中国建国后本身经济迅猛发展,人口爆炸,世界医疗迅猛发展,城市化迅猛发展,通讯迅猛发展,虽然运力也在迅猛发展,但民俗没变,运力的发展赶不上其他这么多因素发展的积聚效应。

      • 家园 会的。会有人再买不到票的时候说网站漂亮的

        因为他/她是技术控。。。

        ^_^

        ----------------------------

        在这里顺带支持一下铁路系统/忘情楼主。春运又来了,在挨骂当中兢兢业业为普通老百姓服务的铁路人,辛苦了。

        信息产业,在很多时候不是决定性的因素,只是问题解决的加速器和效能倍增器。而具体的应用背景才是实打实的东西。

        所以,这不是单纯的信息技术问题,单纯的网络数据库问题,更不是单纯的网站问题。

        为什么大家要骂呢?难道网站崩溃了,就买不到票了么?不是,而是断了一些人的一种轻松便捷愉快的买票方式罢了。

        作为曾经在寒风暴雪中排队两天两夜买一张站票的大学生的一员的人飘过。。。

        • 家园 顶! IT在这个系统里面,属于锦上添花性质的应用。

          这网上订票其实是附着在主应用上面的。讨论那么多保证网站不崩溃的技术,也是可以实现的。买不到票是因为基础应用层次的限制,这个实在是没办法的。另外一点,很多喷12306的应该至少都会网上订票吧。将心比心,那么多连上网都不会的老人,农民工出行怎么办,不是更艰难?

      • 家园 正解!
    • 家园 把窗口和网络、电话的票额切开,后者搞抽奖模式

      可行么?

    • 家园 楼主没有设计这种大规模系统的经验所以觉得很难

      本来IBM也投的

      报了几个亿的数字结果说是天价

      结果就自己做

      然后就这付鸟样

      几个亿贵吗

      贵吗?

      问题在于官僚主义吧

      20年的系统不升级居然外面再做一个服务去连

      这种问题设计的时候就知道的

      最后我也觉得没什么难的

      本来就是一个省一个服务器,你所有人都访问一个服务器那当然拥堵了

      其他的都是有成熟解决方案的。

    • 家园 铁路订票系统的性能需求分析

      1.铁路订票系统的定位

      铁路订票系统应该公平地将火车票资源按照旅客的请求分发出去。至少应该满足先订先得的要求。包含两层意思:(1)分发票的顺序不能颠倒;(2)订票不会出现失败的情况。也就是说,只要下订单的时候有票,就一定可以得到票。

      2.铁路订票系统的模型

      下面给出一个满足先订先得要求的铁路订票系统模型。假设旅客订票只关心出发站,出发时间段,到达站,到达时间段。铁路订票系统接收上述四个数据。根据旅客列车时刻表,有算法在近似O(1)的时间内通过上述四个数据取得旅客可以选择的车次的集合。大概思路是,把时间按照一定间隔(譬如2小时)划分为若干段,作为x轴。把所有车次的所有可能停靠站作为y轴,那么某个坐标(x0,y0)可以确定一个车次集合,表示所有在时间段x0经过车站y0的车次。由于列车时刻表是固定的,这个x-y平面中的点与车次集合的对应关系也是固定的,因此可以事先求出,用二维数组的数据结构表示。当旅客给定出发时间段和出发站时,可以在O(1)的时间内读出满足出发要求的车次集合C1。同理,可以在O(1)的时间内读出满足到达要求的车次集合C2。同时满足出发要求和到达要求的车次集合是C1,C2的交集。因为C1,C2的元素个数相对较少,因此求交集可以近似视为在常数时间内完成。由此,我们把旅客提交的出发和到达要求在常数时间内转换成了旅客可以选择的车次集合。

      知道可选车次,出发站和到达站,就可以进行订票操作了。这里,基本的数据结构是一个以车次为行,所有可能停靠站为列的二维数组。在二维数组的一个存储单元内,存储某次车在某个停靠站的余票数。如果以n表示旅客提交的出发站与到达站之间的总停靠站数,那么查询余票可以通过n个基本操作完成。道理是这样的,可以出售的车票数等于在出发站与到达站之间的所有停靠站的余票数的最小值。因此对n个站点进行读取就可以得到满足旅客需求的余票数。

      旅客的订票需要4*n个基本操作。首先锁定沿途各站的余票数,需要n个基本操作。其次查询余票,需要n个基本操作。如果存在余票,对沿途各站的余票数减1,需要n个基本操作。最后解除锁定,需要n个基本操作。

      以上,对于一个旅客的订票活动,需要进行4*n次的存储单元访问。考虑到中国目前有5亿网民,假设在高峰期,有5亿次/秒的订票请求,每个请求中,旅客指定的出发站与到达站之间都有100个停靠站,那么就需要4*100*5亿次/秒,也就是2000亿次/秒的存储单元访问。这可以视为是订票系统的极限性能需求。理论上,如果不考虑网络连接方面的问题,达到该性能的系统可以无压力地满足广大旅客的订票需求。

      3.分析及结论

      2000亿次/秒的存储单元访问,对于计算机的性能是一个不小的挑战。一个解决方案是,采用分布式计算。如果将不同车次的余票信息分别存储在2000台计算机上,按照车次对旅客提交的订票请求进行分流,那么理想情况下每台计算机的存储单元访问就可以降到1亿次/秒,一般的计算机将可以胜任。

      在达不到所需的数据处理性能的情况下,系统将无法实现实时订票,退化为一个异步订票系统。对于一个能处理1亿次/秒存储单元访问的计算机来说,面对5亿次/秒的订票请求,最坏的情况下,最后提交的请求将延迟2000秒,也就是半个多小时才能完成订票。

      由上述分析可见,采用高性能的数据库,采用并行计算方案,适当牺牲订票系统的实时性,有助于解决铁路订票系统的问题。

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