MySQL内核优化：合并秒杀方案提升5倍性能

1. 小红书MySQL内核秒杀优化方案解析

作为电商平台的技术核心，数据库性能直接决定了用户体验和业务天花板。去年我们团队在自研MySQL内核上实现了排队秒杀方案，将性能提升了10倍。但随着直播带货等新场景爆发，业务对数据库的写入能力提出了更高要求——需要支撑1.5万次/秒的库存扣减。经过三个月的攻坚，我们通过合并秒杀方案再次实现5倍性能突破，以下是完整的技术复盘。

2. 秒杀场景的技术挑战

2.1 典型事务模型分析

电商秒杀的核心事务包含四个关键操作：

sql复制BEGIN;
INSERT INTO inventory_log VALUES(...);  -- 流水记录
UPDATE inventory SET quantity=quantity-1 
WHERE sku_id=? AND quantity>0;          -- 库存扣减
COMMIT;

其中流水表的插入可以并发执行，但库存表的更新由于涉及同一行数据，会触发InnoDB行锁竞争。当并发量超过200TPS时，线程争抢行锁会导致大量上下文切换，最终系统吞吐断崖式下跌。

2.2 性能瓶颈定位

通过perf工具采样高并发时的CPU消耗，发现主要开销在：

1. 锁等待（占比38%）
2. 线程切换（占比27%）
3. Redo日志刷盘（占比19%）

特别是当128个线程并发时，实际有效工作时间不足30%，其余都在等待锁释放。这解释了为何社区版MySQL在秒杀场景下TPS只能维持在200左右。

3. 合并秒杀架构设计

3.1 核心思想

将N个事务的库存扣减合并为1个物理事务执行：

1. Leader线程获取行锁后读取当前库存值X
2. 在内存中累计N个扣减请求，计算最终值Y=X-N
3. 一次性将Y写入存储引擎
4. 生成N条逻辑binlog保证下游消费

相比排队方案每次扣减都走完整事务流程，合并方案将N次磁盘IO降为1次，理论上可获得近N倍的吞吐提升。

3.2 关键组件设计

3.2.1 全局缓存管理

c复制struct merge_cache {
    dict_table_t* table;     // 关联的表对象
    ulint        sku_id;     // 商品ID