秒杀数据高并发，除了分库分表还能分什么？

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在互联网电商系统中，海量数据存储与高并发处理，就是前后对着胸口和后背的利刃。绕不开的就得面对。

应对海量数据库表的快速访问，分库分表策略已然是大家耳熟目染了。而对于数据层面（暂不考虑借助内存数据库、缓存层）高并发的处理，还有不一样的思路否？

借用X米手机秒杀活动，场景强行代入，尝试分析秒杀单品数据存储设计：

一般情况，在商品基表下都关联SKU明细表，其中一个字段存储了库存数，活动商品可能是商品库中的某SPU。不过，和其他商品共用表，数量大而不利于秒杀活动商品的快速查找。

假设活动商品名（product_name）：X米手机，库存数量（store_count）有n个。

为解决活动单品的并发访问快速读写压力：

将活动商品单独建表存放，并根据库存数量拆分该商品为对应数量的数据行。

拆分前：

问题：

对于高并发下单扣减库存，每个用户请求都需要对此商品库存进行更新操作。由于innodb存储引擎存在行锁，此时就会出现大量请求作用在同一条数据行上。不同请求线程对行锁的竞争，也就造成大部分线程的等待，邮储出现读写性能瓶颈，连接数可能就此被占满。

拆分后：

很大程度上解决行锁集中竞争问题。用户请求可以操作哪条记录，则可以灵活控制了。可以随机，也可以用取摸方式分配数据行，比如user_id mod(store_count)，就可以把用户划分不同区间，去竞争对应数据行锁（抢到则可成功下单，否则就当失败），并发读写压力骤减、可控。

大体思路下，细节可优化。