只是用支付宝和12306比较，其实是不恰当的。12306的逻辑复杂程度远远高于支付宝，所以我们先换一个思维吧，用双11的天猫和12306做比较吧。

2017年的双11，天猫交易量达到了1682亿元，并且也没有出现问题。但是，12306没到春运，就连接不通畅，是什么原因呢？

这就需要从两个系统卖的东西开始说起了。

我们都知道，天猫卖的是实体的商品，这些商品（SKU）都是有库存量的，也就是下图所示的这个内容。

用户每买一个商品，这个库存就相应的减少1，到减少到0的时候，库存就没了，后面的人也就买不到了。

这个是一个非常简单的逻辑，其中的核心，就是SKU（最小库存单元），对于天猫来说，SKU也就是一件商品。

天猫2016年的时候，统计自己拥有940万商家，超10亿件商品，数量是非常庞大的。但是每一件这样的商品的库存都是可以统计出来的，而且任何一个商品销售的时候，并不会影响到其他的商品。

商品量大库存系统，我就多增加硬件来存储这些商品就行了，所以技术上的难度并不是特别大。

但是12306不一样，我去查了一下中国的铁路运行情况。

根据2017年初的数据，中国列车车次一共有3500余对，铁路站点2000多个。

也就是说，每天，会有7000余次的列车在中国的铁路上行为，途经这2000多个点。

对于任何电商网站来说，SKU都是核心，那12306也算是电商网站，他的商品是什么呢？就是火车票，火车票对应的是什么呢？火车上的座位或者站位。

那SKU就是座位了。

对于天猫来说，商品卖一个少一个。

对12306来说，一列火车上的座位，卖一个他不一定少一个。因为我一列火车可能途经20个站点，一个人可能始发站上车，第三站下车，那这个SKU在1-3站之间被卖掉了，但是第4站的时候，它又回来了。我还可以继续卖。

但是也可能一个人直接买了始发站到终点站，我这个SKU就完全卖掉了，回不来了。

用户买的行为，决定着我SKU的剩余情况，而用户买的行为是一个不可控的行为。

如果在没有控制策略的情况下，就意味着，SKU是随时发生着变化的。

我们来简单算一笔账。

一列火车途经20个点，车上有5000个座位，那他理论最小库存就是5000（一个座位1张票，始发—终点），最大库存是95000（所有人都只坐1站）

但是对于用户来说，他只是关心他那一站作为起点的时候，剩余的票的数量，这样的话，我们就必须计算，火车行进到他所在站的时候，车票的剩余情况（包括未购买的和要下车的），这样，每有一张火车票销售出去，计算机就需要执行复杂的运算，来重新的定义SKU和库存量。

中国有超过10亿人在春运的时候会去12306抢票，7000余次的列车，这个运算的复杂程度是非比寻常的。

可以说，现在中国的互联网中，暂时还没有能够比12306还复杂的运算场景了。

我们假设，买一张票需要运算1秒钟，有100台服务器同时工作，也就是1秒可以买100张票。一天可以处理多少张票呢？8,640,000（864万张票），我相信，春运开始的第一天，中国至少有1亿人回去12306抢票吧，如果我们真的使用这种算法，那就意味着有9000多万人，可能连抢票页面张什么都看不到。

但实际上是这样么？

并不是的，12306是设置了放票的节点，每个节点进行放票，也就是说，12306会按照以往的数据经验，对车票进行预演算，在不同的线路之间按照一定比例，先将票的库存计算出来。然后进行贩卖。

在下一个节点的时候，会再次按照这个规则，对车票的余量进行统计和计算，保证在每个节点时，各个站点的票都是有的，而且票与票之间的销售不会相互干扰，这样就可以减少在销售期间的运算次数的减少，提高效率。

如此说来，在节点的间隔时间内，12306的下单复杂度和天猫是一样的了，为什么春运时候，它还是要会打不开页面库存系统，没有响应呢？

我们就可以看到12306和天猫另一个不同的地方了。

12306是实名制的，一人一票，但是天猫可以随便买，所以，12306在下单前后有比较多的身份验证，但是天猫并不需要，所以，12306的单个订单的处理复杂度还是高于天猫的。

而且，全世界没有任何一个系统，在一个时间节点的时候，会涌进来好几亿人。12306能安安全全的票卖出去，我觉得已经很强大了。