场景描述
对于预算扣减/库存扣减类场景，我们需要根据业务对已有预算/库存做减法，拿发券的场景来举例：
- 需要满足不同的发券需求，运营可配置预算扣减业务
- 每次请求扣减一定数量的金额，比如发10元券给用户
- 需要保持强一致，计划中的预算金额尽可能全部发出去，但不能多发，多发会有资金损失，所以需要有强一致的保证
本文介绍的方案还可以作为秒杀类业务中的一部分
概述
对于预算的扣减需求，可以用2条简单的sql来理解：
- 第一条SQL，记录流水，流水有幂等的作用，还可用于做对账，SQL简化如下：
insert into budget_log (biz_no, budget_code) values (#{bizNo}, #{budget_code})
其中biz_no表示一次扣减的唯一标识，budget_code是一个预算计划的唯一标识
- 第二条SQL用于做真正的扣减：
update budget set amount = amount - #{amt} where budget_code = #{budgetCode} and amount >= #{amt}
但是如果对并发的要求是百级别，仅仅依靠这两条sql或许可以满足需求，但是想要达到数十万以上的并发支撑，这样是远远不够的。
我曾经使用的库(全库能支持6k的tps)能支持到300次扣减，数据库资源发挥不出来。为什么会出现这种情况呢？6k的tps只能发挥出600tps的能力（300次流水插入+300次预算扣减），因为数据库在执行扣减sql时，会加上行锁，所有的扣减都会在此排队
有何方案
很多人会使用缓存解决问题，使用缓存后，并发往往能达到要求，但是缓存的另一个问题在于无法保持强一致，且缓存有宕机的风险，宕机后相关数据丢失，对于有强一致需求的场景，使用缓存并不合适，需要考虑基于数据库的方案，
前面说过，扣减sql有行锁导致并发量无法提高，那么我们可以将数据进行拆分，将一行数据拆分成多行，分布在不同的表上，可更进一步使用分库分表的方式提高并发量。
基于分库分表的方案
分表方案
按照我使用的DB的能力，DB能支持6k的tps，一次预算扣减需要一次写流水和一次扣减操作，那么可以算出，DB每秒可支持3000次预算扣减业务，而在单行上只能支持300次扣减业务，我们可以分10个表，将单行转变为10行
假如有100万预算，分10个表，每个表10万，扣减方案如下图：
- 使用单个流水表，多个数据表的方式，因为流水表不是瓶颈，瓶颈在数据表的行锁上，所以流水表不需要分表
- 表路由组件可通过biz_no做hash，分配到不同的分表上做扣减
通过分表的方案后，能支撑秒级3000次的扣减业务，但是这样还不够，如果想要支撑数十万，依然远远不够。
分表+分库方案
通过前面的计算，我们知道，分表后，可将单个数据库的性能发挥到极限，想要再进一步提高支持的并发量，可以再加上分库的方式，使用分库分表的方案，单库秒级只能支撑3000次扣减业务，那么如果分100库，则秒级可支撑30万次扣减业务，如下图：
还是假设有100万预算，当我们使用100库1000表后，单行转变成了1000行，处理能力可扩大1000倍，每个表1000预算
需要注意的是：
- 在分库分表的方案下，流水表也需要分表，但是每个库一个分表即可，假如是100库，则流水表使用百库百表即可
- 同一次扣减业务，记流水表必须要和执行扣减发生在同一个分库中，需要通过事务保证一致性
问题与风险分析
通过分库分表的方式，我们确实可以达到非常高的并发量的支持，但是如果结合实际情况，我们会发现以下问题：
解决流量不均的问题
如果流量不均，那么每容易出现某些表很快就扣完了，有些表扣的比较慢，这样导致系统整体容量降低
我们可以通过按需分配的方式解决这个问题，我们将每个表上的一行数据称为一个分桶，我们增加总桶的概念，初始时，预算都在总桶中，然后依次给每个分桶分配少量的预算，比如100（具体的分配金额可根据实际场景确定），那么初始分配后，每个分桶100，1000个分桶一共10万，总桶中还有90万，当一个分桶扣完后，立即向总桶申请一定的预算，这样可以保证分桶中的预算大体上是按流量分配的，方案如下图：
解决库被打挂的风险
当总桶无预算时，预算申请都会失败，而当预算申请失败后，某些库可能会出现无预算可扣的情况，在这种场景下，如果换到有预算的库做预算的扣减，那么就可能会出现库被打挂的风险，举个例子：
假设业务上有10万的tps，100库平均每个库1000，当总桶无预算可申请，其中的99个库慢慢的扣完后，10万的tps会打到剩下的一个有预算的库上，这个库肯定无法承受秒级10万的扣减业务
如何解决这个问题呢？在前面描述的按需申请预算的基础上做一个限制，分库路由规则中，如果业务被分到了无预算可扣减的库上，则返回扣减失败，给调用方返回预算已扣完，因为流量大体上是均衡的，所以这样做的问题并不大
分库分表的作用
本文介绍的方案是基于分库分表的，脱离我们这个方法，最后聊一聊分库分表的作用，根据经验，我认为分库分表可解决以下问题：
- 数据量大导致单表/单库效率低，通过分库分表可解决数据量大的问题
- 单库/单表能力不足，支撑不了业务量，使用分库分表的方式提高系统能力（本文介绍的方案属于这一种）
- 容错，降低数据库故障给业务带来的影响，比如分100库，当其中一个库不可用时（软硬件升级导致的故障等因素），只影响1%
所以，在数据量并不大的情况下，也是有分库分表的场景和必要性的
