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1.机票业主要功能有机票查询，改签机票查询，机票订单查询，机票预定，退票，改签等主要功能。 2.其中机票数据以壹号数据打底，聚合多家运营商数据进行数据聚合，为客户提供更多选择。 3.在此期间，同时对现有系统查询等功能做相关优化，旨在带给用户更好的使用体验。 4.同时对管理后台增加兜底功能，以便用户预定改签等出现问题可及时进行补救。 5.资源对接项目进行优化。

1.主要分为5大模块分别为：机票业务、酒店业务、火车票业务、用车业务、用户模块，在其中主要负责机票业务。 2.机票业主要功能有机票查询，改签机票查询，机票订单查询，机票预定，退票，改签等主要功能。 3.其中机票数据以壹号数据打底，聚合多家运营商数据进行数据聚合，为客户提供更多选择。

此系统为在线售票系统，提供销售客户端和核销端两大部分，集成微信支付功能，后台可集中管理商品，并提供锁座，核销二维码功能，多终端适配：H5/小程序/PC三端覆盖，智能选座：可视化场馆地图+3D视角切换，根据上座率自动调整价格梯度

与传统电商相比，携程门票交易系统具有两大特点： 1) 强一致性：用户预 订后保证出票且尽可能快速确认，确保每一笔交易都能履约。 2) 多维度和跨商品组合限购：限购规则复杂多变，例如多维度和跨商品组合限购，保障每位用户有公平购票的机会，避免囤票行为。 当系统遇到洪峰流量时，容易出现页面打开慢、卡顿等问题，主要原因有以下几点： 1) Redis 超负载与缓存热点。 2) 数据库超负载。 3) 供应商系统不稳定。 系统优化： 一、Redis负载与缓存热点优化 a) 缓存热点应对方案：热点识别自动构建多级缓存将单位时间内高频访问的Key ，识别出来。例如：同一个 Key 1 秒内单机访问 10 次。 b) 缓存大key问题： 1. 精简缓存对象：去除缓存中的冗余字段。 2. 压缩缓存对象：采用压缩比更高的压缩方式，缩小缓存对象。 3. 拆分大 Key ：若精简和压缩后还是过大，根据业务逻辑，将大 Key 拆分成多个小 Key 。 5. 长期治理：建立长期治理机制，定期扫描 Redis 中的大 Key ，每周跟进，将隐患在日常治理中消除。 二、数据库超载优化 a) 缓存覆盖更新策略：替代直接删除缓存 Key 的做法，采用了缓存覆盖更新策略。当商品信息发生变更时，系统不再删除缓存 Key ，而是直接更新该 Key 对应的缓存值。避免了流量穿透到底层数据库。 b) 消息聚合：针对商品变化消息量过大的问题，引入了消息聚合机制。将商品多次变化消息在一段时间窗口内合并成一个，减少消息处理的频率。 c) 异步更新缓存：为了进一步降低 对数据库的实时压力，采用了异步更新缓存的策略。当商品信息发生变更时，系统不会立即更新缓存，而是将更新任务放入一个异步队列中，由后台线程异步处理。 三、供应商系统不稳定 当供应商系统面临大流量冲击时，往往会出现响应缓慢甚至被限流的情况，这直接影响了我们自身系统的稳定性和用户体验。 为了缓解上述问题，我们采取以下技术策略： 1）削峰填谷 缓冲池：利用消息队列作为订单提交的缓冲池，将订单信息先写入队列，再由后台服务异步处理。这样可以将订单提交的高峰流量削平，减少对供应商系统的瞬时压力。

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