针对电商红包热点数据的处理，以下是一些建议：
热点数据识别
加法频繁账户：例如，大商户向大量用户发放红包，需要在高并发下对账户减钱成功，且不能减成负数。
减法频繁账户：例如，用户在短时间内大量使用红包，需要对账户余额进行频繁更新，以避免出现负数。
解决方案
加法频繁账户：
采用加钱时只做记录（单条请求持久化），然后一段时间后再合并总金额一起update到目标账户上。
使用高可用的缓存或分布式数据库记录加法请求，由计划任务进行求和并update到目标数据。
减法频繁账户：
分拆子账户的方式，将一条账户数据拆成多条子记录（如一条100万变成100条一万），减钱请求随机命中其中一条。
当子账户有余额但不足以扣减时，进行子账户合并，最终多条子记录又会合并成一条数据。
系统设计需具备数据扩容功能，能够自动或手动将一条大额记录拆分成多条子记录，并具备合并子记录的功能。
系统架构设计
高可用性：确保缓存或分布式数据库的高可用性，避免单点故障。
水平扩展：对单条数据进行水平扩展，以应对高并发请求。
数据一致性：在分布式环境下，确保数据的一致性和准确性，避免出现数据不一致导致的错误。
安全防护
防作弊机制：建立完善的防作弊机制，防止虚假销售、虚假购买等欺诈行为。
监控与预警：实时监控红包使用情况，设置预警机制，及时发现并处理异常情况。
法律合规
遵守法律法规：确保所有操作符合相关法律法规，避免因操作不当导致的法律风险。
通过以上措施，可以有效处理电商红包热点数据，确保系统的高可用性、数据的一致性和安全性，同时防范潜在的法律风险。