秒殺，搶coupon，大轉盤等業務，會吸引大量使用者同時高併發訪問，而這些業務都需要對資料庫有寫操作，在高併發下，這個類似的場景一般都有下面特點：
一、寫庫前邏輯校驗限制，比如秒殺的庫存檢驗，coupon發放量檢驗等邏輯複雜。
二、更新資料庫時候，集中更新在某些特定的記錄上面，造成少量資料同時大量寫請求。
這種方式是最常用的方式，一般併發量不大的時候適合用這種方式，這種分布式鎖特點：
實現簡單：通過第三方的原子操作鎖（redis, zookeeper）在業務開始之前加鎖，業務結束後釋放鎖來完成。
效能低：在分布式鎖的這個階段中，需要相同鎖的資源相當於序列執行。鎖中間的業務耗時多，或者鎖的粒度大會嚴重降低服務效能。
這個方式在業務邏輯上，區分上一種方式，將校驗資料部分區分開，找出關鍵點資料的校驗。關鍵點資料或者叫做易變資料，是指經常變化的，一般每次寫操作都會導致這個資料發生變化。
找出這個關鍵點資料，將關鍵點資料的校驗和更新操作合併為乙個資料庫原子操作，例如庫存檢查操作update table set count = count-1 where count-1 > 0 and item=?，將這個檢驗更新操作，在資料庫層面新增樂觀鎖方式實現，如果執行更新成功，再執行後續操作，如果失敗表示校驗失敗，不通過檢查。
特點：業務實現不複雜，關鍵是找出可以合併更新為乙個的原子資料庫操作。找不出的話就不適合這個方案。
效能瓶頸點在於更新操作，一般是大量併發，修改相同的記錄，例如大量使用者領取相同的一種優惠券，關鍵點合併檢查更新在資料庫裡面都會序列等待這個記錄的寫鎖。
本方式是優化了上面方案的關鍵點併發更新的情況，擴充套件資料庫中的關鍵點資料表，從乙個資料表橫向擴充套件為10，100個，這樣相比於上面方案，這個的併發量相當於提公升了10倍，100倍。
在資料建立階段就將關鍵點的資料（庫存，領取量）按照一點規則分配到各個表中。在執行繫結coupon的時候，會隨機或者其他規則從乙個關鍵點表中更新資料，如果不成功，重試2次其他資料表更新。
特點：效能提公升：通過橫向擴充套件表，將併發提高n倍
實現比較服務，在資料庫層面將關鍵點資料橫向拆分成多表資料，業務處理時候要更新不同表中資料。
資料可靠：上面幾種方式都是直接運算元據庫，在極端情況下服務宕機不可用，資料都會儲存資料庫中。
該方案是通過redis高效能incr, decr原子操作實現關鍵點資料檢查的方式實現。在資料建立時候將關鍵點資料儲存到redis中，處理業務時候，執行到檢查易變資料時，直接更新通過redis.decr操作校驗資料，通過後將後續操作通過可靠mq非同步處理。mq的消費端在更新關鍵點資料時候，將多條記錄合併一次更新，比如50條扣減數量，一次update更新，提高資料庫的寫效能。後續的其他資料庫操作也都批量操作。
特點：資料可靠性依賴redis, mq，要保證redis可靠穩定。
資料庫層面不需要擴充套件，業務相對簡單些。
這個情況，不能將關鍵點資料的檢查和更新使用同乙個資料庫原子操作完成，咱們現在coupon服務就是這種情況，每個coupon的已經發放數量在 coupon表裡面沒有記錄，而是通過每次count關聯表來計算出來的，這個關鍵點資料檢查就是每次繫結前都count關聯表數量，然後對比發放最大人群數量。這種情況都是在獲取數量前加鎖，領取完成後釋放鎖，效能很低。
該方案是上面方案的簡化方式，通過在資料建立階段，將初始資料更新到redis中，每次有領取coupon的請求過來，在關鍵點資料檢查時候，redis.incr/decr方式，判斷資料是否檢查通過。通過之後執行後續資料庫操作，這種情況不存在高併發修改少量資料情況，效能不受寫鎖限制。
特點：資料可靠性依賴redis，要保證redis可靠穩定。
方案簡單。
查詢資料略慢，需要每次count關聯表數量。
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