临近春节，崩溃一次，就有人心碎一次。

23日早上，众多网友纷纷披露遭遇车票加载故障、购票受阻或停滞在候补订单支付环节的问题，这或许是因为抢票人群过于庞大，进而引发了服务器故障。客服部门随后作出解释，指出可能是由于操作旅客数量激增，系统过于繁忙所致，建议用户尝试重新卸载并安装客户端，或者更换网络环境。至于春运期间是否会增强技术支持，客服表示需向相关部门反馈后才能获得确切信息。

每逢春运高峰期，似乎总会有一些意外情况发生，导致出现一些问题。然而，有些人已经学会了在困境中寻找乐趣，甚至有网民提议或许可以报名参加旅行社的行程，以便顺利回家。

有人出主意不然就直接买辆车吧，路上还能拉个顺风车赚钱：

众多人尽管时常抱怨过年既繁琐又疲惫，然而家终究是必须回去的。依照2020年春运火车票网络预订提前30天开售的规定，12月23日便开始了2020年1月21日车票的抢购，那时正是购票的热潮。正当春节假期仅剩一个月之际，大多数急于回家的旅客却被这突如其来的系统故障搞得十分焦虑。

宕机事件频发，随之而来的是一片指责之声，此次亦不例外。众人困惑，为何时至今日，问题依旧让人心生烦恼。此问题非同小可，它牵涉到我国错综复杂的国情以及背后的众多技术难题，绝非寥寥数语所能解释清楚，我们亦难以轻易对其定性。

这一点是毋庸置疑的，鉴于它是全球公认的规模最为庞大、在特定时间段内最为繁忙的实时交易系统之一，且能够绝大多数时候保持稳定运作，这本身就十分不易。

为什么会抢不到票？

在阐述此次为何会遭遇崩溃现象之前，我们首先应当掌握其根本的运作条例。

中国铁路长期以来采用一种名为“区间限售”的售票方式。这种方式在一定程度上延续了硬纸板票售票的传统模式。在硬纸板票盛行的时期，每趟列车在每个站点、每个区间发售的车票都需预先印刷，故此，售票部门需为每趟车不同区间的车票数量设定具体指标。

在当今网络时代，此类指标分配现象依旧存在，因此逐渐衍生出了“区间限售”的概念。这种售票机制所秉持的原则，官方给出的解释是“舍近求远”。

以一个简明的案例（此例仅供参考，并不反映实际情况）为例，对于从首都北京出发，途径济南、南京，最终抵达上海的G1次高速列车，在最初的售票阶段，通常不会出售济南至南京区间的车票，或者可能仅初期限量发售该区间的车票（并非一次性放出所有车票），其目的是为了确保从北京至南京、上海的长途旅行者的出行需求得到满足。

若你提前购买了济南至南京的火车票，这便意味着你不仅占据了北京至南京的座位，同时也占据了北京至上海的座位。无论是为了方便长途旅客（毕竟没有人愿意在北京至上海的三段区间内更换三次座位），还是为了减轻铁路部门的工作压力，实施区间限售无疑是当前最为恰当的解决办法。

火车票之所以难以抢购，部分原因在于我国庞大的人口数量以及区间限售政策，使得车票在开售瞬间便被一抢而空。尽管在列车即将发车前的短时间内，为了平衡需求、提升列车使用效率，会取消限售并释放部分未售出的余票，但在春运期间，交通资源极度紧张，若一天买不到票，人们就需要多费一份心神，这不仅耗费时间、金钱，还会损害感情。

手速成为关键时，第三方抢票工具的盈利空间也随之增大。众多用户宁愿舍弃官方网站和应用程序的自主购票方式，转而依赖携程、智行等第三方软件和自动化机器来完成抢票任务。

人工刷新的速度始终不及机器，第三方抢票软件带来的数据量庞大且日益增多。一位曾在第三方软件火车票部门任职的知乎匿名用户回忆道：“我们每天向她输入的流量，几乎能让小电商网站不堪重负，而且我们比其他人更早地提出了站补票、购买短途票并延长行程、提供机票加火车加汽车等一揽子解决方案，查询需求量十分庞大。”

为什么会崩溃？

第三方抢票软件所带来的压力主要集中在余票查询阶段，这恰恰是它们容易崩溃的关键所在。

在查询过程中，库存管理的复杂性便显现出来。实际上，早在2014年，一位名叫“代码狗”的前淘宝工程师便在知名论坛“西西河”上发表了相关观点。他当时认为，该系统构建起来相当简单，因此启动了一个名为“替设计系统”的开源项目。然而，实际工作中的操作却彻底颠覆了他对系统的认知。

系统的复杂性在于，其SKU（即库存保有单位）并非如普通电商平台那样，仅凭货品的有无即可轻易计算。相反，它需要依据每条线路的具体区间进行繁琐的计算，而且，这些SKU的状态是持续变化的。

此处以“代码狗”所提及的北京西至深圳北的G71次高速列车为例（仅就理论模型进行探讨）。该列车设有17个停靠站点，提供3种座位选择，初看之下似乎对应3种不同的商品（即商务座、一等座与二等座）。然而，实际上G71所包含的商品种类竟有408种之多（需注意：此处所指为商品种类，非商品数量）。

计算方式如下：若车票始发于北京西站，则存在16种不同的销售途径，这是因为后续有16个停靠站点，包括保定、石家庄、郑州、武汉、长沙、广州、虎门等，每个站点之间的区间均可视为一种独特的商品。同理，若车票自石家庄站起售，则销售方式有15种，依此类推。仅以车站区间为依据，G71所提供商品类别总计为：16种加15种再加14种，以此类推，直至2种和1种，总计达到136种。若再纳入3种不同的座位类别，商品种类数量将增至：136乘以3，共计408种。

我们接着探讨G71如何减少库存。若旅客A购买了一张从北京西至保定东的车票——即北京西之后的站点——那么G71的库存数量需相应减少16个。这16个减少的库存涉及从北京西至后续16个车站的每个区间，每个区间的库存数量均需减去1（需注意，此处所说的“库存数量”指的是商品的数量，暂时无需考虑座位类型）。

同理，若旅客B所购车票的区间为从北京西至深圳北（即该线路的终点站），那么G71的库存数量需相应减少136个。具体来说，北京西至剩余16个车站的每个区间减少1个，保定东至剩余15个车站的每个区间减少1个，石家庄至剩余14个车站的每个区间减少1个，以此类推……因此，减少的库存总数为：16+15+14+…+2+1，总计136个。

G71的商品种类原本就十分丰富，但进行库存调整的过程却异常繁杂。由此可见，其动态库存管理方式相较于我们日常购物时接触到的任何电商平台都要复杂得多，几乎等同于每当旅客购买一张车票，都需要对那条线路上的所有车票信息进行相应的更新。

业内专家指出，余票查询系统的访问量十分庞大，占据了网站总流量的九成以上。在业务高峰时段，并发请求尤为集中，因此该系统的性能需求成为业务运行中最为关键的部分。

当第三方抢票软件整合了人工查询所提供的大量数据，并超出其处理能力时，系统便会发生崩溃。

不是不努力

对于这个问题，我们所能采取的策略仅有两种：一是对第三方抢票软件进行遏制，二是提升服务器的性能。事实上，这些应对措施早已被相关人员所考虑。

为了遏制抢票软件的滥用，我们曾尝试过多种手段，如最初使用的字母数字组合验证码，随后引入的图形验证码虽存在不少问题，还规定用户半年内不得删除常用联系人，要求每个注册账户必须完成实名认证，并且推出了“官方抢票功能”和候补购票服务。

当年的图形验证码被玩坏了

关于其中的方法与原理此处不再详述，然而，事实表明，诸多繁杂的限制最终总是被第三方软件巧妙地突破。如今，某些抢票软件已经能够助你完成“官方候补”的操作——尽管我不便透露具体信息，而这项候补功能仅在今年的5月份才正式对外开放。

服务器方面，针对余票查询系统有过的两次较大升级。

一年内，我们决定与美国科技公司毕威拓携手，引入其分布式内存计算平台技术，对余票查询系统进行升级改造。与传统的集中式数据处理方式相比，分布式数据处理在解决票务问题上更具优势（若对此不甚了解，可自行查阅相关资料）。此次技术革新成效显著，让我们暂时松了一口气。

引入 改造后的成效

还有一次是关于与阿里云的协作。据一位自称为阿里云程序员且参与过2015年春运项目工作的知乎匿名用户透露，早在2014年初，双方团队便开始探讨如何将余票查询系统迁移至云端，并在2015年春运期间成功将75%的余票查询业务转移到了云端。

云计算在功能上超越了此类依赖内存的分布式集群系统，它在增强余票查询效率上有着显著优势。云计算能够迅速部署应用程序并提供服务，而且通过每分钟级别的扩展操作，能够实现服务能力的十倍甚至百倍增长。

知晓了这些情况，我们或许真的不宜对不努力的现象进行指责。尤其是当考虑到春运期间铁路旅客的出行人数每年都在持续增长，且屡次刷新历史最高记录，几乎每年都要经历一场严峻的考验。

将过去五年铁路春运的数据汇总分析，结果显而易见，2015年至2019年期间，春运期间铁路总计运送旅客的人次分别为：2.95亿、3.26亿、3.57亿、3.8亿以及4.1亿。根据12月25日国家发展改革委、交通运输部、公安部、国铁集团等八个部门共同举办的电视电话会议所做出的预测，2020年春节期间，全国铁路预计将发送旅客达到4.4亿人次。

您或许会疑惑，为何不采购更多的服务器？有人便以一个比喻来阐述：

十一黄金周期间，北京主城区通往八达岭长城的道路拥堵不堪，然而，仅因出行高峰期，便将此路段扩建为长安街般的十车道公路，实属不妥。即便投入巨资拓宽道路，黄金周期间速度可提升至每小时80公里，但平日里，这条路却只能供周边居民晾晒谷物。这与强迫购买大量服务器以应对春运，以及迫使北京修建通往八达岭长城的十车道高速公路，具有异曲同工之妙。

此外，即便增加了更多的服务器，我国现有的铁路运输能力依然存在，因此仍会有部分乘客无法成功购票。

别再一味地执着于“技术不行”的抱怨，这样做毫无价值。正如一位工程师在回顾系统刚上线时所言，我们明白，他们所指责的并非技术本身，而是整个时代。