✅阿里的数据库能抗秒杀的原理

典型回答

其实，在阿里电商的秒杀等（据我了解，淘宝、天猫、猫超、大麦等都是这么干的）场景中，主要还是基于MySQL数据库在做扣减的，主要是因为这样做最可靠了（避免了redis扣减方案中的数据不一致、少卖等问题）。

但是我们都知道，数据库是抗不了热点行的并发更新的，于是阿里内部就对MySQL做了patch。

这个方案其实云上数据库RDS也支持了，所以我就可以讲了。（没开放的技术确实不敢讲，怕被请喝茶。。。）

这个技术叫做Inventory Hint，其实就是一个补丁。（官方介绍：https://help.aliyun.com/zh/rds/apsaradb-rds-for-mysql/inventory-hint ）

PS：这里主要是介绍通过Inventory Hint来提升热点更新的并发，但是并不意味着内容只用这个方案来抗热点并发，但是这个是基础，先把这个讲清楚。后续其他的方案，我也会挑一些能讲的介绍。

他的用法很简单，只需要在正常的update语句中增加上特殊的hint语句就行了，如：

UPDATE /*+ COMMIT_ON_SUCCESS ROLLBACK_ON_FAIL TARGET_AFFECT_ROW(1)*/ T
SET c = c - 1
WHERE id = 1;

这里面的COMMIT_ON_SUCCESS、ROLLBACK_ON_FAIL和TARGET_AFFECT_ROW都是一些Hint语法：

hint：MySQL 中的 "Hint" 是一种特殊的语法，允许开发者向数据库引擎提供如何执行特定查询的额外信息或建议。这些提示不改变查询的结果，但可以影响查询的执行路径，比如如何选择索引、是否使用缓存等。使用 Hint 的目的是为了优化查询性能。

很显然，前面我们提到的这几个hint是阿里自己支持的。所以只有内部的数据库，或者阿里云的RDS才支持。

当我们是使用COMMIT_ON_SUCCESS等hint标记了一条SQL之后，就相当于告诉MySQL内核，这行可能是热点更新。

于是，MySQL的内核层就会自动识别带此类标记的更新操作，在一定的时间间隔内，将收集到的更新操作按照主键或者唯一键进行分组，这样更新相同行的操作就会被分到同一组中。

为了进一步提升性能，在实现上，使用两个执行单元。当第一个执行单元收集完毕准备提交时，第二个执行单元立即开始收集更新操作；当第二个执行单元收集完毕准备提交时，第一个执行单元已经提交完毕并开始收集新一批的更新操作，两个单元不断切换，并行执行。

根据热点行做了分组之后，就可以作进一步优化了，这个过程主要有3个关键的优化点：

1、减少行级锁的申请等待

在同一组中，需要更新的都是同一条记录，那么根据SQL的提交顺序，就可以排队了。

然后我们只需要在第一条更新SQL（Leader)执行的时候，尝试去获取目标行的锁，如果获取成功，则开始操作。

然后这一组中后续的更新操作（Follower）也会尝试获取锁，但是会先判断是不是已经被第一条更新操作获取到了，如果是的话，那么就不需要等待，直接获取锁。

这样就可以大大降低行级锁的申请的阻塞等待时长。

2、减少B+树的索引遍历操作

MySQL是以B+索引的方式管理数据的，每次执行查询时，都需要遍历索引才能定位到目标数据行，数据表越大，索引层级越多，遍历时间就越长。

如果针对热点行更新操作做了分组之后，我们只需要在每组的第一条SQL执行过程中，通过遍历索引定位数据行，之后就可以把这些数据行缓存到Row Cache中，并且在Row Cache进行修改。

在同组的后续操作时，也不再需要进行数据索引了，直接从Row Cache获取数据并修改就行了。

这样就大大降低了B+树的索引遍历操作的耗时。

3、减少事务提交次数

如果是没有用这种方式，我们的多条update语句会是多条事务，那么每一个事务都要单独做一次提交。

有了分组、排队、组提交之后，就只需要一组中的并发操作都执行完，然后做一次组提交即可，大大降低提交次数。

除了inventory hint，还有一个技术叫做Statement Queue（https://help.aliyun.com/zh/rds/apsaradb-rds-for-mysql/statement-queue ），也是一种减少冲突开销，有效提高实例性能的手段。

通过statement queue，可以配置桶的数量和一个桶中允许的并发数。同时提供了两个接口便于查询Statement Queue状态，方便查看并发情况。详细的就不展开了（大家知道有这么个东西就行），在上面的链接文档中可以查看使用方式。

原文: https://www.yuque.com/hollis666/xkm7k3/gwg64tg0g107wgz3