双十一大促是怎么做MySQL热点数据高效更新的？

对于一个数据库开发者来说，牢固扎实的基础是十分重要的，golang学习网就来带大家一点点的掌握基础知识点。今天本篇文章带大家了解《双十一大促是怎么做MySQL热点数据高效更新的？》，主要介绍了MySQL、数据、热点，希望对大家的知识积累有所帮助，快点收藏起来吧，否则需要时就找不到了！

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 DEFAULT CHARSET=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") 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

测试结果

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

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