【當系統遇上爆量搶票】百倍人潮擠爆系統

在張惠妹與江蕙演唱會搶票事件，購票民眾都想搶在第一時間登入售票頁面買票，售票廠商不論是拓元與寬宏都遭遇到了網站瀏覽人數瞬間爆量考驗。超過22萬人湧進寬宏售票系統，當日瀏覽人數高達35萬人次，拓元網站更是早上10點一開賣，網頁點閱數就瞬間暴衝最高峰，將近6百萬次的點閱量。諸如此類爆量的事件已非特例，拓元總經理邱光宗表示，這類網路瞬間爆量的搶票課題，未來將會更頻繁。

兩起秒殺搶票事件，但結果卻大不相同。寬宏系統一開賣就塞爆，長達數小時，許多人都無法連上售票網站。拓元網站則是在12分鐘完成12萬張售票作業，只是卡關在後續付款。如何撐過開賣瞬間近6百萬點閱量的網頁瀏覽請求？拓元靠的正是移上雲端後的分散式架構售票系統。

傳統售票系統無法直接上雲端

邱光宗表示，售票系統為了上雲端，系統架構得跟傳統作法截然不同。傳統作法大多只考慮要承受數千人同時上線訂票，因此，架構設計較單純，常見採取網頁伺服器搭配一臺後端資料庫就能解決，但是「直接將這樣的架構搬上雲端，是無法隨服務對象數量增加而輕易擴展系統，反而適得其反。」

傳統售票系統預期服務的人數較少，因此系統可擴充性有限，遇到較大流量時，業主大多是開設更多網頁伺服器，搭配負載平衡機制來分散流量。而後端資料庫則為了避免門票超賣，須維持購票資訊的一致性，而只能使用單一臺資料庫系統。

一臺後端資料庫的設計正是改將傳統售票系統直接搬上雲端的瓶頸，即使透過升級資料庫硬體或虛擬機器等級來提高系統效能，所能增加的資料庫存取能力仍有侷限，遇到江蕙或張惠妹演唱會這種，動輒數十萬人搶票的規模，前端得動員到上千臺網頁伺服器才夠滿足瀏覽需求，而千臺網頁伺服器的資料存取若都集中到一臺資料庫上，將有如DDoS攻擊一般，直接灌爆資料庫而導致服務失效。在自家機房，單一資料庫仍然可以透過硬體擴充升級效能，但所費甚鉅，對臺灣售票業者而言，這已超過可以承受的合理成本。

雖然邱光宗不願多透漏雲端購票系統的設計細節，不過，他表示，設計原則是採取多層次架構，來解決資料庫連線數過高的問題。架構上，網頁伺服器位在系統最上層，數量最多，將其所產生的資料流經過一層一層切分最後再整併，來分散大量網頁伺服器對資料庫產生的壓力。甚至，拓元系統中，還使用了分散式架構的NoSQL資料庫DynamoDB，開賣不久曾一度使用到接近20萬IOPS的承載量，來處理大量的資料流。邱光宗說，這樣的系統設計很困難，在前端完全看不出來跟以前的系統有什麼差異，但是後端做的事情完全不一樣。

另一個也用雲端架構處理搶票難題的例子是獨立音樂網Indievox。由於Indievox以服務小眾族群為主，因此系統架構較為簡單採用2層式架構，上層是網頁伺服器以及下層的資料庫，類似前述的傳統設計，但採用了讀寫分離的資料庫叢集架構，只有Master資料庫可以被寫入，搭配多份Slave副本資料庫提供讀取，解決大量網頁伺服器存取的問題。他們採用的是Amazon的RDS資料庫服務，Indievox技術長林志傑說，RDS服務能夠方便地調整資料庫等級（Scale Up）和增加讀寫分離資料庫（Scale Out），以應付他們所預估要服務的購票人數。

林志傑分享，Indievox成立之初，也是自己維護執行售票系統的實體機器，但是隨著購票人數越來越多，屢屢需要添購新機器來應付每次搶票的高峰流量，而這樣的流量又並非常態，硬體成本越來越吃不消，再加上Indievox不是單純的售票網站，同時還提供了其他的音樂服務，遇到熱門票券搶票時，無法調度部分機器專供售票之用，就會影響了其他服務的執行，這樣的窘境讓他們很困擾，直到將售票系統搬上雲端，才解決了問題。

Indievox在2013年時接下了伍佰演唱會的售票活動，而決定將系統搬上雲端。舊有系統只要同時上線人數達到數千人就會開始塞車，他們預估，伍佰演唱會的門票應該會有數萬人搶票，因此加緊趕工地把系統搬上Amazon。

但不是將系統搬上雲端，一切就沒問題了，林志傑說，那次伍佰演唱會售票，系統上雲端後還是塞爆了，他們大大地低估了搶票人潮，導致虛擬機器數量準備不夠，完全無法應付實際的訂票流量。當時，他們決定重啟系統並增加更多虛擬機器，但訂票人潮仍舊繼續湧入，林志傑只好先禁止更多人上站，等所有系統重啟完畢後再一併開放。

虛擬機器應在開賣半小時前準備好

另一家售票服務KKTIX總監薛良斌說，為了避免來不及應付，KKTIX會在門票開賣前半小時，先啟用到足夠數量的虛擬機器，「遇到爆量再開虛擬機器已經來不及了，」他解釋：「因為啟用一臺的過程需耗時15分鐘。」若以張惠妹演唱會售票的例子，後續支援的虛擬機器還未完全啟用，12萬張票早就已經賣完了。邱光宗坦言，售票這件事，如AWS這樣的雲端自動擴充機制都沒用。

拓元同KKTIX的做法，在售票開賣前半小時，就已經開啟了1,300臺虛擬機器備戰，來承載數十萬人的流量，但在1小時後，當大部份的票券都已售出，邱光宗需要虛擬機器的數量大幅減少到只剩下3臺，1小時內上下變動高達數百倍的運算資源異動，「這是過去很難做到的事」。邱光宗提到，不只能夠快速的擴展，靠雲端服務也能夠快速地收縮。

從1,300臺虛擬機器能夠快速減少3臺最大的價值是，邱光宗表示，這樣的彈性帶來成本控制的優勢。

除了要提早準備虛擬機器之外，雲端供應商對於可租用虛擬機器的數量也有預設上限值。林志傑以Amazon帳號為例來解釋，一般的帳號EC2一次只能開啟20臺EC2執行單元以及5臺資料庫，需要透過Amazon Support申請才能增加數量。他以EC2較低規格的c3.large虛擬機器來說，每臺平均約可負荷300人同時在線，如果預估有10,000人來搶票的話，就要預先開啟30臺以上的c3.large來應付。林志傑提到，由於他們服務的多數為獨立音樂團體，大部份沒有太多的資金，在售票部分不提高太多成本的前提下，他們必須把機器的數量控制得很剛好，太多浪費太少又會被塞爆。

同樣也上了雲端的KKTIX售票系統，除了用雲端架構解決系統面的問題，還從流程面著手，KKTIX總監薛良斌表示，他們採用電影票銷售作法，來賣演唱會票券，先選票種再選位。想要買演唱會門票的人，需要先選擇票種以取得選位資格。

接著再依據可銷售數量來限制可進入購票流程的人數上限，以降低系統負擔，以小巨蛋有12,000個座位為例，只有前12,000名取得選位資格的人，才能進入購票流程，其他人得等到有人放棄或離開才能取得選位資格，否則就會被擋在系統外，並看到畫面顯示售票結束的訊息。而採取這樣的售票流程設計，薛良斌表示，無論多少人來搶票，對KKTIX系統來說，都跟12,000人搶票的情況一樣。

從上述幾家售票系統業者的經驗來看，秒殺搶票產生的爆量問題不是不可解，而是難解，售票系統得採取與過去截然不同的設計才行。

除了採用雲端架構打造系統之外，KKTIX總監薛良斌表示，也可改用賣電影票的概念來賣演唱會的票，先選票種再選位，並用可賣票數來限制進入系統購票的人數，較能避免系統塞爆。

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