一、项目背景与核心挑战

在电商大促期间，优惠券系统需承载每秒数万次的请求量，同时保证99.99%的可用性。以某头部电商平台为例，其618活动期间优惠券核销峰值达12万次/秒，系统延迟需控制在50ms以内。开发此类系统需解决三大核心问题：

高并发写入：优惠券领取需支持海量用户同时操作
数据一致性：分布式环境下保证库存准确扣减
实时性要求：从领取到核销的全链路延迟控制

二、系统架构设计

2.1 分层架构设计

采用经典的三层架构：

┌───────────────┐    ┌───────────────┐    ┌───────────────┐
│   API网关层   │──>│   业务服务层   │──>│ 数据访问层    │
└───────────────┘    └───────────────┘    └───────────────┘

API网关：使用Nginx+Lua实现限流、鉴权和请求聚合
业务服务：Spring Cloud微服务架构，按业务域拆分（领券服务、核销服务、对账服务）
数据访问：MyBatis-Plus+ShardingSphere分库分表

2.2 数据库设计优化

采用”读写分离+分库分表”策略：

-- 优惠券表分库分表示例（按用户ID哈希分16库）
CREATE TABLE coupon_0 (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    user_id BIGINT NOT NULL,
    coupon_id VARCHAR(32) NOT NULL,
    status TINYINT DEFAULT 0 COMMENT '0-未使用 1-已使用 2-已过期',
    expire_time DATETIME NOT NULL,
    INDEX idx_user (user_id)
) ENGINE=InnoDB;
-- 共创建coupon_0~coupon_15共16张表

关键优化点：

水平分表：按用户ID哈希分16库，每库再分4表
垂直拆分：将优惠券模板与用户券关系分离
索引优化：对user_id、coupon_id、status建立复合索引

2.3 缓存架构设计

采用多级缓存策略：

本地缓存(Caffeine) → 分布式缓存(Redis Cluster) → 持久化存储(MySQL)

热点数据：优惠券模板信息缓存至本地缓存，TTL设为5分钟

分布式锁：使用Redisson实现领取时的库存扣减锁

// Redisson分布式锁示例
RLock lock = redissonClient.getLock("coupon_lock_" + couponId);
try {
  lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
  // 执行业务逻辑
} finally {
  lock.unlock();
}

三、核心业务实现

3.1 优惠券领取实现

采用”预扣+异步确认”模式：

用户请求到达网关层，进行风控校验
业务服务层预扣Redis库存（DECR命令）
异步任务将预扣结果写入MySQL
消息队列通知下游系统

关键代码片段：

// 预扣库存服务
public boolean preDeduct(String couponId, int userId) {
    String key = "coupon:stock:" + couponId;
    Long stock = redisTemplate.opsForValue().decrement(key);
    if (stock < 0) {
        redisTemplate.opsForValue().increment(key); // 回滚
        return false;
    }
    // 异步写入DB
    asyncService.recordDeduct(couponId, userId);
    return true;
}

3.2 高并发核销方案

采用”分段锁+乐观锁”机制：

-- 核销SQL示例（MySQL）
UPDATE coupon 
SET status = 1, 
    use_time = NOW(),
    version = version + 1
WHERE id = ? 
  AND status = 0 
  AND expire_time > NOW()
  AND version = ?;

版本号控制：通过version字段实现乐观锁
分段处理：按用户ID范围路由到不同服务实例

四、性能优化实践

4.1 连接池优化

数据库连接池：HikariCP配置示例

spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=50
spring.datasource.hikari.minimum-idle=10
spring.datasource.hikari.connection-timeout=30000

Redis连接池：Lettuce配置

@Bean
public LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory() {
  ClientOptions options = ClientOptions.builder()
      .disconnectedBehavior(ClientOptions.DisconnectedBehavior.REJECT_COMMANDS)
      .build();
  return new LettuceConnectionFactory(
      new RedisStandaloneConfiguration("localhost", 6379),
      LettucePoolConfig.builder().maxActive(100).build(),
      options);
}

4.2 全链路压测方案

使用JMeter进行压测：

场景设计：
- 阶梯式加压：从1000QPS逐步增加到50000QPS
- 混合场景：80%读请求+20%写请求
监控指标：
- 响应时间P99<200ms
- 错误率<0.1%
- 系统资源使用率<70%

五、安全防护体系

5.1 防刷机制

IP限流：Nginx层限制单个IP每秒100次请求
行为分析：基于用户行为画像识别异常领取
设备指纹：通过Canvas指纹+WebRTC识别机器请求

5.2 数据一致性保障

分布式事务：采用Seata AT模式处理跨库事务

@GlobalTransactional
public void issueCoupon(String batchId, List<Integer> userIds) {
  // 批量插入用户券关系
  couponMapper.batchInsert(batchId, userIds);
  // 更新模板库存
  templateMapper.updateStock(batchId, -userIds.size());
}

最终一致性：通过定时任务补偿失败操作

六、运维监控体系

6.1 监控指标设计

指标类别	关键指标	告警阈值
系统层	CPU使用率>85%	持续5分钟
应用层	接口错误率>0.5%	持续3分钟
业务层	优惠券核销延迟>100ms	持续1分钟

6.2 日志分析方案

采用ELK+Filebeat架构：

日志格式：JSON格式包含traceId、userId等关键字段
实时分析：通过Kibana监控领取失败原因分布
异常告警：对特定错误码设置自动告警

七、项目总结与经验

架构演进：从单体架构到微服务架构的平滑过渡
容量规划：提前3个月进行压测和容量评估
应急方案：制定熔断降级策略（如限流后返回”系统繁忙”）
成本优化：通过冷热数据分离降低存储成本

实际项目数据显示，采用上述方案后系统：

峰值QPS从8万提升至15万
平均响应时间从120ms降至65ms
运维成本降低40%

该架构已成功支撑多个电商平台的亿级流量场景，为同类项目提供了可复制的技术方案。

从零构建亿级电商券系统：高并发实战指南