# 简单介绍一下解决数据库热点行更新问题的五种思路
热点行更新问题：频繁对某一行数据进行更新操作，出现资源竞争导致性能急剧下降。在电商系统中，开发库存、限购模块都会遇到的经典问题。
简单介绍一下几种常见的解决办法：
# 1.使用乐观锁、判断当前库存的思想
update stock
set n_available = n_available - #{delta}
where id = #{id} and version = #{expectVersion};
update stock
set n_available = n_available - #{delta}
where id = #{id} and n_available >= #{delta};
还是会占用行锁，大多数情况下占用行锁时间比悲观锁的写法短，但有可能更新失败，需要回滚、重试事务之类的操作。不适用于回滚、重试成本高的场景。
# 2.以Redis等NO-SQL数据库的数据为准，定时同步进数据库。
缺点：牺牲了一定的一致性，Redis挂了、主从切换可能会丢掉一部分数据。
如果之前没有redis的lua脚本开发经验，可能调试时间会占用比较久。
# 3.数据拆分，分散更新压力。
缺点：实现较复杂。存在库存碎片问题，库存在多行数据中调控不方便。
# 4.请求合并，减少更新频率。
- 判断商品库存更新频率大于阈值（如200ms内3次更新），则开启请求合并模式。
- 把扣减任务放到队列，当队列内任务个数超过10个或者首个任务提交时间超过200ms时，则另起一个线程，处理库存流水insert和库存update。注意先insert库存流水后update库存，减少库存行锁持有时间。
- 处理结果响应给请求线程，进行后续处理。
缺点：
实现比较复杂。除正常扣除逻辑外，还需要处理库存不足以扣除时间窗口内的扣除请求的逻辑，一般的逻辑是先满足扣除下单数量大的请求，再尝试满足下单数量少的。
最坏情况下，扣库存的耗时超过设置的时间窗口的时长。
# 5.开启云数据库的热点行优化参数。
Polar db：https://help.aliyun.com/zh/polardb/polardb-for-mysql/user-guide/hot-row-optimization
腾讯云TX SQL: https://cloud.tencent.com/document/product/236/63239
优点：非常简单。
缺点：非所有数据库产品都通用。
推荐使用云数据库，云数据库除了此项特性外，还有数据分片、监控、主从、sql洞察等开箱即用的非常实用的功能。