MySQL的熱點數據更新問題，一直都是行業內的一個難題，對于秒殺場景至關重要。一旦處理不好，就可能會導致數據庫被打垮。

通常來說，對于熱點問題，都是選擇使用Redis來抗，比如秒殺場景借助他的單線程高并發能力來做預扣減。

常規方案

但是，引入Redis又會帶來數據不一致的問題，進而會導致超賣和少賣，如果一定要在MySQL這個層面上，抗住高并發的熱點數據并發更新，有什么方案呢？拿庫存扣減舉例

1、庫存拆分，把一個大的庫存拆分成多個小庫存，拆分后，一次扣減動作就可以分散到不同的庫、表中進行，降低鎖粒度提升并發。

    優點：實現較簡單

    缺點：存在碎片問題、庫存調控不方便

2、請求合并，把多個庫存扣減請求，合并成一個，進行批量更新。

    優點：簡單

    缺點：適用于異步場景，或者經過分析后認為可以合并的場景

3、把update轉換成insert，直接插入一次占用記錄，然后異步統計剩余庫存，或者通過SQL統計流水方式計算剩余庫存。

    優點：沒有update，無鎖沖突

    缺點：insert時控制不好容易超賣、insert后剩余庫存不好統計

企業級方案

除了上面這三個方案外，重點介紹一個很多大公司在用的，扛了618/雙11等大促的高并發的秒殺的方案。

那就是改造MySQL

主要思路就是，針對于頻繁更新或秒殺類業務場景，大幅度優化對于熱點行數據的update操作的性能。當開啟熱點更新自動探測時，系統會自動探測是否有單行的熱點更新，如果有，則會讓大量的并發 update 排隊執行，以減少大量行鎖造成的并發性能下降。（另外我出了一份Java面試寶典，類似的方案有很多）

也就是說，他們改造了MySQL數據庫，讓同一個熱點行的更新語句，在執行層進行排隊。這樣的排隊相比update的排隊，要輕量級很多，因為他不需要自旋，不需要搶鎖。

這個方案的好處就是開發不需要做額外的事情，只需要開啟熱點檢測就行了。缺點就是改造MySQL數據庫有成本。不過現在很多云上數據庫都支持了。

效果如何？

比如阿里云的數據庫在做過改造之后，就做過單行熱點數據更新測試。

本示例中，分別使用兩個實例進行測試（高可用版和三節點企業版），規格碼為rds.mysql.st.v52和mysql.st.12xlarge.25。

• 實例版本：MySQL 5.7
• 實例規格：90核720GB（獨占物理機型）
• 實例系列：高可用版和三節點企業版
• 實例存儲類型：本地盤
• 實例模板：高性能參數模板

測試數據為單表，表內100行記錄。表結構如下：

CREATE TABLE `sbtest1`
(
`id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT   
,`k` INT(10) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT '0'   
,`c` CHAR(120) NOT NULL DEFAULT ''   
,`pad` CHAR(60) NOT NULL DEFAULT ''   
,PRIMARY KEY (`id`)   
,KEY `k_1` (`k`)
)
ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=101 DEFAULT
CHARSET=utf8 MAX_ROWS=1000000

對id=100的記錄進行并發更新，SQL如下：

UPDATE sbtest1 SET k=k+1 WHERE id=100

測試的Lua腳本如下：

pathtest = string.match(test,"(.*/)")
if pathtest then
   dofile(pathtest .."common.lua")
else
   require("common")
end
function thread_init(thread_id)
   set_vars()
end
function event(thread_id)
   local table_name
   table_name ="sbtest".. sb_rand_uniform(1, oltp_tables_count)
   rs = db_query("begin")
   rs = db_query("update /*+commit_on_success rollback_on_fail target_affect_row(1) */ sbtest1 SET k=k+1 WHERE id=100")
   rs =db_query("commit")
end

測試結果

參考資料：

騰訊云數據庫MySQL熱點更新：

https://cloud.tencent.com/document/product/236/63239

阿里云數據庫Inventory Hint： 

https://www.alibabacloud.com/help/zh/apsaradb-for-rds/latest/inventory-hint