积分变更必须用事务包裹并配合乐观锁,流水表需含 trace_id、前后余额等字段,Redis 缓存余额并异步双写,过期清理须分批避峰。

积分增减必须用事务包裹,否则并发写入会丢分
用户做签到、下单、评价等行为时,积分变动常伴随其他业务操作(如更新订单状态)。若不加事务,高并发下 SELECT …… FOR UPDATE 缺失或 UPDATE 未隔离,会出现超发或漏扣。比如两个线程同时读取用户当前积分为 100,各自加 10 后写回 110,实际应为 120。
- 所有积分变更操作必须在
BEGIN TRANSACTION内完成,且事务粒度尽量小 - 优先使用
UPDATE user_points SET points = points + ? WHERE user_id = ? AND version = ?配合乐观锁(version字段),比悲观锁更轻量 - 避免先
SELECT再UPDATE的两步写法;如必须查后改,务必加SELECT …… FOR UPDATE且确保走主键或唯一索引 - 注意 MySQL 默认隔离级别是
REPEATABLE READ,但无法防止“幻读”场景下的计数偏差,积分流水表插入和余额更新需在同一事务中完成
积分流水表要带业务单号 + 类型 + 幂等键,不可只存净变化
单纯记录“+10 分”无法追溯来源,也无法对账或回滚。每条积分变动必须对应一次明确的业务动作,并支持重放与校验。
-
point_log表至少包含:id(自增)、user_id、order_no(如订单号 / 活动 ID)、type(枚举:sign_in、order_pay、refund、admin_adjust)、amount(正负整数)、before_balance、after_balance、trace_id(全局幂等键) -
trace_id必须由上游业务生成并保证唯一(如order_pay_20240520123456789),插入前用INSERT …… ON DUPLICATE KEY UPDATE防重 - 不要省略
before_balance和after_balance—— 它们是核对最终余额是否一致的关键依据,排查问题时比翻日志快得多
CREATE TABLE point_log (id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, user_id BIGINT NOT NULL, order_no VARCHAR(64) DEFAULT '', type TINYINT NOT NULL COMMENT'1= 签到,2= 支付,3= 退款,4= 后台调整 ', amount INT NOT NULL, before_balance INT NOT NULL, after_balance INT NOT NULL, trace_id VARCHAR(128) NOT NULL UNIQUE, created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, INDEX idx_user_created (user_id, created_at), INDEX idx_trace (trace_id) ) ENGINE=InnoDB;
余额查询不能直连主库,要用缓存兜底 + 异步双写
用户首页频繁查积分,若每次都查 user_points 表,主库压力大,且一旦慢查询拖垮连接池,整个登录链路都会卡住。
- 用户积分余额必须写入 Redis,结构用
hash:键为user:points:{user_id},字段为balance和version - 每次积分变更后,MySQL 更新成功 → 异步发 MQ 消息 → 消费端更新 Redis;Redis 更新失败要告警,但 ** 不阻塞主流程 **
- 前端 查积分时,优先读 Redis;若 Redis 为空或异常,则降级查 MySQL 并回填缓存(注意加锁防击穿)
- 禁止在事务中同步调用 Redis 写操作 —— 网络延迟或 Redis 故障会导致事务长时间挂起甚至超时
过期积分要分批清理,别用 DELETE FROM … WHERE expired_at
全表扫描删过期积分,锁表时间长、IO 压力大,高峰期可能直接拖垮主库。
- 按月分表存储过期规则(如
point_expired_202404),或在流水表加expired_at字段并建联合索引(user_id, expired_at) - 用游标分页清理:
DELETE FROM point_log WHERE id,每次取最大id作为下次起点 - 清理任务必须避开业务高峰,并监控
Rows_affected和执行耗时;单次超过 2 秒应暂停几秒再继续 - 过期逻辑建议放在应用层判断(如查余额时过滤已过期部分),数据库只做物理归档,不参与实时计算
真实项目里最常被忽略的是流水表的 trace_id 设计和 Redis 回填时的并发竞争——这两处出问题,基本意味着积分对不上,而且很难定位。