背景
在大型系统中，热点账户更新是高并发场景下，一个典型场景。如何在高并发的情况下，实现低延迟和数据一致性，是架构师需要面临的挑战。
本文抛弃了外延的流量控制，监控等内容，主要从DB和缓存的角度来讲。
分析
高并发从字面理解，首先是解决并发的问题，并发会导致什么问题呢？
1、流量大，导致响应时间长、甚至压垮系统。
思路：分散流量、平滑流量、限制流量。
解决：流量控制、系统拆分、缓存、异步等，
2、造成数据的不一致。
思路：强一致、弱一致、最终一致。
解决：事务、锁、MQ、对账等。
方案1：数据库乐观锁
在并发量不大，比如100~1000，使用数据库乐观锁是最简单，最方便的方式。
update account set amout=amout-100 where version=10 and amount-100>0
核心：加版本号、判断账户金额不要小于0
方案2：Redis扣减，异步合并
随着并发量变大，比如<5000，单纯使用数据库乐观锁就不行了，会导致数据库宕机。比较简单的方案是，缓存扣减。所有扣减走Redis缓存，再异步到数据库中。
1、扣减日志：写扣减日志【可写文件或DB库-本地表，文件性能会更高】
2、Redis扣减：Redis账户金额扣减。
3、异步汇总：调度30秒~1分钟，同步一次数据库，更新Redis【可乐观锁或分布式锁控制】。
方案3：数据分片，异步合并
随着业务发展，并发量爆发，比如在1万，10万等，此时需要对系统进行深度改造。
1、DB拆分：账户表，拆分为N个账户表，比如1~128张表。【可能涉及分库】
2、缓存扣减：将数据分片到多个redis实例或本地服务器缓存，用于扣减。
3、异步汇总：调度30秒~1分钟，同步一次数据库，更新Redis或本地缓存。【可乐观锁或分布式锁控制】
4、中心调度：有一个调度中心，监控各分片的数据，进行扣减调度，比如表1金额不足，要实时路由到满足扣减要求的表。【需要分布式锁控制】
其它方案：MQ异步+批量扣减
1、扣减请求：Reis扣减，写MQ
2、批量扣减：消息端批量拉取扣减记录，计算金额后，一次性扣减账户记录。
关于读
上面解决了高并发写和数据一致性问题。关于用户读如何实现呢？
1、读缓存，缓存定时与DB对账同步；
2、页面允许少量延迟，提供一个刷新按钮，刷新后显示。
总结
本文介绍了高并发典型场景，热点账户扣减的常见方案，可以根据实际场景进行组合选择。
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