文章结合负载能力的衡量指标,即每秒请求数RPS，分析了影响负载能力的相关因素,一般包括：网络带宽和吞吐量、硬件资源配置、系统架构、操作系统配置、应用服务配置、数据库配置、应用程序逻辑等。基于新一代铁路客票系统,提出面对高并发互联网售票系统架构、订单业务存储及客票席位集群的优化方案.影响性能的系统架构通常会考虑的方面包括：负载均衡、数据同步、请求接入等。新一代铁路客票互联网售票系统采用两地三中心模式，在总公司级建立一中心和同城的二中心，两个中心双活并互为应急，在异地建立灾备中心。而业务IOPS的高低在存储内部的表现是磁盘组繁忙度和内存待写比的变化，存储的性能瓶颈的根源是磁盘组的繁忙度。当前业务生产卷与备份卷由于磁盘数量的限制只能共用同一个存储池，可考虑将生产卷与备份卷分别创建独立的存储池。经调查分析研究，席位业务的影响因素主要包括：车站窗口数量、代售点数量、TVM（自动售票机）数量、电话订票连接数、互联网售票线程数等，也受平台的类型影响。可以根据业务需要调整CPU核数，不应超过机器的实际配置。