业务和功能介绍
携程门票系统为保障强一致性与复杂限购规则，应对洪峰流量主要从三方面优化：通过多级缓存与大Key治理缓解Redis压力；采用缓存更新、消息聚合和异步机制降低数据库负载；引入缓冲队列削峰填谷，减轻供应商系统压力。
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。
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。
项目实现
通过多级缓存、大Key治理、异步解耦、限购规则引擎等手段，有效应对高并发下的一致性保障与限流限购等复杂场景，实现性能与稳定性的双重提升。
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1. 存档与加载系统 (Save & Load System)
该系统允许用户将当前舞台的所有布景状态保存为一个独立的项目文件。保存内容包括但不限于：每一个虚拟物体的精确三维坐标、旋转角度、缩放比例、材质属性、动画关键帧、灯光参数（强度、颜色、色温）、摄像机机位参数以及所有特殊效果（如粒子、雾效）的设置状态。
解决了创作过程不可逆的难题。导演或舞美师可以在任何一个满意的布景节点进行存档，便于后续进行不同版本的比对，或是在尝试大胆修改后能快速回溯到之前的稳定状态。
应用场景： 版本管理、方案A/B测试、长期项目的断点续作、将常用布景（如标准演唱会舞台框架）存为模板以供新项目快速调用。
2. 重做与撤销系统 (Redo & Undo System)
为用户提供多步（如最多100步）的撤销（Undo）和重做（Redo）操作能力。该系统会实时记录用户对舞台进行的每一个原子操作，例如“添加了一个立方体”、“删除了左侧灯光”、“将屏幕材质由金属改为玻璃”等。
解决痛点： 极大提升了创作流程的容错率和探索效率。用户无需因为一个微小的误操作（如不小心移动了关键道具）而手动调整恢复，可以大胆尝试各种设计可能性
应用场景： 精细调整舞台物件位置时；尝试不同材质组合时；对一系列复杂操作后的结果不满意，需要分步回退时。
3. 热更新系统 (Hot-Reload System)
资源热更新： 当3D模型、材质贴图、Shader着色器或视频素材文件在外部软件中被修改并保存后，系统能自动检测并立即在舞台现场同步更新，所见即所得。
逻辑热更新： （高级功能）对于通过可视化脚本或简单代码定义的交互逻辑（如“当演员走到A点，触发灯光变色”），可以在不断开硬件设备连接的情况下，重新加载并应用修改后的逻辑。
解决痛点： 打破了“修改-编译-重启-验证”的传统漫长循环，将迭代周期从分钟级缩短至秒级，极大提升了内容创作和技术调试的效率。
4. 舞台物件动态摆放系统 (Dynamic Object Placement System)
这是一套直观、高效且精准的物件操控工具集，用于在三维空间中布置场景。
多样化操控工具： 提供移动、旋转、缩放等标准Gizmo（操纵器）。
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