双十一大促是怎么做MySQL热点数据高效更新的？

△Hollis, 一个对Coding有着独特追求的人△

这是Hollis的第 428 篇原创分享

作者 l Hollis

来源 l Hollis（ID：hollischuang）

MySQL的热点数据更新问题，一直都是行业内的一个难题，对于秒杀场景至关重要。一旦处理不好，就可能会导致数据库被打垮。

通常来说，对于热点问题，都是选择使用Redis来抗，比如秒杀场景借助他的单线程高并发能力来做预扣减。

常规方案

但是，引入Redis又会带来数据不一致的问题，进而会导致超卖和少卖，如果一定要在MySQL这个层面上，抗住高并发的热点数据并发更新，有什么方案呢？拿库存扣减举例

1、库存拆分，把一个大的库存拆分成多个小库存，拆分后，一次扣减动作就可以分散到不同的库、表中进行，降低锁粒度提升并发。

优点：实现较简单

缺点：存在碎片问题、库存调控不方便

2、请求合并，把多个库存扣减请求，合并成一个，进行批量更新。

优点：简单

缺点：适用于异步场景，或者经过分析后认为可以合并的场景

3、把update转换成insert，直接插入一次占用记录，然后异步统计剩余库存，或者通过SQL统计流水方式计算剩余库存。

优点：没有update，无锁冲突

缺点：insert时控制不好容易超卖、insert后剩余库存不好统计

企业级方案

除了上面这三个方案外，重点介绍一个很多大公司在用的，扛了618/双11等大促的高并发的秒杀的方案。

那就是改造MySQL

主要思路就是，针对于频繁更新或秒杀类业务场景，大幅度优化对于热点行数据的update操作的性能。当开启热点更新自动探测时，系统会自动探测是否有单行的热点更新，如果有，则会让大量的并发 update 排队执行，以减少大量行锁造成的并发性能下降。（另外我出了一份Java面试宝典，类似的方案有很多）

也就是说，他们改造了MySQL数据库，让同一个热点行的更新语句，在执行层进行排队。这样的排队相比update的排队，要轻量级很多，因为他不需要自旋，不需要抢锁。

这个方案的好处就是开发不需要做额外的事情，只需要开启热点检测就行了。缺点就是改造MySQL数据库有成本。不过现在很多云上数据库都支持了。

效果如何？

比如阿里云的数据库在做过改造之后，就做过单行热点数据更新测试。

本示例中，分别使用两个实例进行测试（高可用版和三节点企业版），规格码为rds.mysql.st.v52和mysql.st.12xlarge.25。

实例版本：MySQL 5.7
实例规格：90核720GB（独占物理机型）
实例系列：高可用版和三节点企业版
实例存储类型：本地盘
实例模板：高性能参数模板

测试数据为单表，表内100行记录。表结构如下：

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 DEFAULTCHARSET=utf8 MAX_ROWS=1000000

对id=100的记录进行并发更新，SQL如下：

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

测试的Lua脚本如下：

pathtest = string.match(test,"(.*/)")if pathtest then   dofile(pathtest .."common.lua")else   require("common")endfunction thread_init(thread_id)   set_vars()endfunction 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

测试结果

实例类型	单行记录更新峰值（TPS）
RDS高可用版	1.2万
RDS三节点企业版	3.1万

参考资料：

腾讯云数据库MySQL热点更新：

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

阿里云数据库Inventory Hint：

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

本文内容节选自我最近出的Java面试宝典，类似的问题及答案还有600多道题。包括如何用Redis实现秒杀、如何防止库存超卖及少卖等。内容都像本文一样，都是真实的企业级方案，并不是那些网上随便找到的内容。

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