构建高性能机票实时搜索系统的关键技术

"该文档是关于构建高性能高可用的机票实时搜索系统的介绍，主要涵盖了系统诉求、面临的问题、设计思路以及搜索框架和报价引擎的详细内容。" 在机票实时搜索系统的设计中，首要目标是实现全网最低价、航线报价最全、实时性最佳、产品最丰富以及预订流程最流畅。然而，这一系统面临着多重挑战： 1. 航班舱位和时刻的频繁变动，导致数据更新频繁，需要快速准确地反映最新信息。 2. 供应商规则调整密集，每个供应商都有不同的政策和权限，增加了处理复杂性的难度。 3. 运价规则变化多样，不仅规则量巨大，而且需要考虑到各种组合的可能性，如国内国际航线、航班数、产品种类和供应商数量。 4. GDS（全球分销系统）数据成本高昂，需要在保证数据完整性和成本之间找到平衡。 5. 实时搜索需求量大，如航线搜索和航班搜索的QPS（每秒查询率）高达3k+，对计算能力要求极高。 针对这些问题，设计思路采用了CAP理论和BASE理论，强调按需计算、消息驱动和异步处理，以实现分布式和分级缓存。系统通过无状态设计提高扩展性，使用PriceMerger和报价引擎进行数据聚合和计算。其中，CacheManager用于管理缓存，Redis作为分布式缓存，MQ作为消息队列，共同协作来应对大量数据和高并发的挑战。 搜索框架由多个组件构成，包括PriceMerger、报价引擎、供应商直连、旗舰店、CacheManager等，以应对报价数量多、源不稳定、响应时间要求高、搜索条件有热点等问题。为了解决这些挑战，采取了优化策略，如使用原始数据类型减少编码错误，通过回数比例和异步更新来分批处理数据，一致性哈希实现负载均衡，并在供应商级别进行主动更新。 报价引擎是系统的核心，它需要处理供应商的定价规则、航班舱位状态、航司运价、套餐搭售等多种因素，形成最终报价。供应商规则的频繁更新和计算量的巨大使得报价引擎需要建立高效的索引，采用搜索引擎核心技术，确保数据同步延迟低且最终一致。 这个系统的设计旨在平衡实时性、数据量、稳定性和成本，通过灵活的架构和优化策略，实现高效、高可用的机票实时搜索服务。