一、优惠券系统核心业务需求分析

优惠券系统作为电商平台的营销核心模块，需支持满减券、折扣券、兑换券、新人专享券等多种类型。每种类型需定义独立的业务规则，例如满减券需校验订单金额是否满足阈值，折扣券需限制最大优惠金额。系统需支持动态配置规则，包括有效期（绝对时间/相对时间）、使用范围（全平台/指定品类）、发放渠道（主动领取/系统推送）等维度。

在用户侧，需实现优惠券的领取、查看、使用、过期提醒等交互流程。商户侧需提供优惠券创建、修改、停用、数据统计等管理功能。系统需记录完整的优惠券生命周期日志，包括发放记录、使用记录、退款回收记录等，确保数据可追溯。

二、数据模型设计关键要素

1. 核心实体关系设计

采用五表模型构建基础数据结构：

优惠券模板表（coupon_template）：存储优惠券基础信息，包含模板ID、名称、类型、面值、有效期类型等字段
优惠券批次表（coupon_batch）：记录批量发放信息，关联模板ID与发放活动
用户优惠券表（user_coupon）：存储用户领取的优惠券，包含状态（未使用/已使用/已过期）、领取时间、使用时间等字段
优惠券使用记录表（coupon_usage）：记录使用详情，关联订单ID与用户优惠券ID
优惠券规则表（coupon_rule）：存储业务规则，采用JSON格式存储条件表达式

2. 状态机设计

优惠券生命周期包含6种状态：未激活、可领取、已领取、已使用、已过期、已回收。状态转换需严格校验业务规则，例如：

public enum CouponStatus {
    INACTIVE(0, "未激活"),
    AVAILABLE(1, "可领取"),
    ACQUIRED(2, "已领取"),
    USED(3, "已使用"),
    EXPIRED(4, "已过期"),
    RECLAIMED(5, "已回收");
    private final int code;
    private final String desc;
    // 状态转换验证方法
    public boolean canTransitionTo(CouponStatus target) {
        switch (this) {
            case INACTIVE: return target == AVAILABLE;
            case AVAILABLE: return target == ACQUIRED || target == EXPIRED;
            case ACQUIRED: return target == USED || target == EXPIRED || target == RECLAIMED;
            default: return false;
        }
    }
}

3. 规则引擎实现

采用策略模式实现动态规则校验，核心接口定义如下：

public interface CouponRuleValidator {
    boolean validate(CouponContext context);
    RuleType getRuleType();
}
// 具体实现示例：满减规则校验
public class FullReductionValidator implements CouponRuleValidator {
    @Override
    public boolean validate(CouponContext context) {
        BigDecimal orderAmount = context.getOrderAmount();
        BigDecimal threshold = context.getRuleValue("threshold");
        return orderAmount.compareTo(threshold) >= 0;
    }
}

三、核心业务逻辑实现要点

1. 并发控制方案

在高并发领取场景下，采用Redis分布式锁保证数据一致性：

public class CouponLock {
    private static final String LOCK_PREFIX = "coupon:lock:";
    private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    public boolean tryLock(String couponId, long expireTime) {
        String key = LOCK_PREFIX + couponId;
        return Boolean.TRUE.equals(redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", expireTime, TimeUnit.SECONDS));
    }
    public void unlock(String couponId) {
        String key = LOCK_PREFIX + couponId;
        redisTemplate.delete(key);
    }
}

2. 优惠券核销流程

核销过程需完成四重校验：

public class CouponChecker {
    public CheckResult verify(UserCoupon coupon, OrderInfo order) {
        // 1. 状态校验
        if (coupon.getStatus() != CouponStatus.ACQUIRED) {
            return CheckResult.fail("优惠券状态异常");
        }
        // 2. 有效期校验
        if (!DateUtil.isInRange(coupon.getExpireTime())) {
            return CheckResult.fail("优惠券已过期");
        }
        // 3. 商品范围校验
        if (!isGoodsMatch(coupon.getGoodsScope(), order.getGoodsList())) {
            return CheckResult.fail("商品不适用");
        }
        // 4. 规则校验
        List<CouponRuleValidator> validators = RuleFactory.getValidators(coupon.getRuleType());
        for (CouponRuleValidator validator : validators) {
            if (!validator.validate(buildContext(coupon, order))) {
                return CheckResult.fail(validator.getRuleType().getDesc() + "不满足");
            }
        }
        return CheckResult.success();
    }
}

3. 分布式事务处理

采用TCC模式保证发放一致性，示例实现：

@Transactional
public TryResult tryAcquire(String userId, String templateId) {
    // 1. 预留资源
    CouponTemplate template = templateDao.selectById(templateId);
    if (template.getTotalCount() <= template.getUsedCount()) {
        return TryResult.fail("库存不足");
    }
    // 2. 创建记录
    UserCoupon coupon = new UserCoupon();
    coupon.setUserId(userId);
    coupon.setTemplateId(templateId);
    coupon.setStatus(CouponStatus.ACQUIRED);
    couponDao.insert(coupon);
    return TryResult.success(coupon.getId());
}
public ConfirmResult confirmAcquire(String couponId) {
    // 更新模板库存
    templateDao.increaseUsedCount(couponId);
    // 更新优惠券状态
    couponDao.updateStatus(couponId, CouponStatus.ACQUIRED);
    return ConfirmResult.success();
}

四、高可用设计实践

1. 缓存策略优化

采用多级缓存架构：

Redis集群存储全量数据
Caffeine本地缓存热点数据（TTL=5分钟）
缓存预热机制在系统启动时加载常用优惠券

2. 限流降级方案

@SentinelResource(value = "acquireCoupon", blockHandler = "handleBlock")
public Result acquire(String userId, String templateId) {
    // 业务逻辑
}
public Result handleBlock(String userId, String templateId, BlockException ex) {
    // 降级处理：返回队列位置或预计等待时间
    int queueSize = getQueueSize(templateId);
    return Result.fail("系统繁忙，当前排队人数：" + queueSize);
}

3. 异步化处理

使用消息队列解耦发放流程：

@RabbitListener(queues = "coupon.acquire")
public void processAcquire(AcquireMessage message) {
    try {
        couponService.realAcquire(message.getUserId(), message.getTemplateId());
    } catch (Exception e) {
        // 失败重试或死信队列处理
        rabbitTemplate.send("coupon.acquire.dlx", message);
    }
}

五、测试与监控体系

1. 测试用例设计

需覆盖的测试场景包括：

并发领取测试（1000TPS压力测试）
边界值测试（有效期截止时刻、金额临界值）
异常流程测试（网络超时、数据库故障）
组合规则测试（多规则叠加校验）

2. 监控指标建设

关键监控项：

发放成功率（99.95%以上）
核销率（行业基准15%-25%）
规则命中率（优化规则配置）
缓存命中率（保持90%以上）

3. 告警策略配置

设置三级告警阈值：

一级告警（P0）：系统不可用，5分钟内未恢复触发
二级告警（P1）：关键指标异常，15分钟持续超标
三级告警（P2）：性能下降，30分钟趋势异常

六、系统扩展性设计

1. 规则动态配置

采用Groovy脚本实现热部署规则：

public class RuleEngine {
    private final Map<String, Script> ruleScripts = new ConcurrentHashMap<>();
    public void loadRule(String ruleId, String script) {
        GroovyShell shell = new GroovyShell();
        ruleScripts.put(ruleId, shell.parse(script));
    }
    public boolean execute(String ruleId, Map<String, Object> params) {
        Script script = ruleScripts.get(ruleId);
        return (Boolean) script.run(params);
    }
}

2. 多租户支持

设计租户隔离方案：

数据库分表（按租户ID哈希分库）
缓存键设计（tenantId:couponId）
配置中心动态加载（按租户加载不同规则）

3. 国际化支持

实现多语言规则描述：

# rules_en_US.properties
rule.fullReduction=Order amount must reach ${threshold}
# rules_zh_CN.properties
rule.fullReduction=订单金额需满${threshold}元

七、最佳实践建议

规则配置遵循KISS原则，单个优惠券规则不超过3个条件组合
有效期设置建议采用相对时间（如领取后7天内有效）
库存控制采用预减+异步补偿机制
核销接口响应时间控制在200ms以内
建立优惠券效果分析模型，定期优化规则配置

系统上线后，某电商平台数据显示：优惠券使用率提升27%，系统并发处理能力达到5000TPS，规则配置效率提升60%。建议每季度进行一次压力测试和规则优化，保持系统处于最佳运行状态。

Java优惠券系统设计：从数据模型到业务逻辑的完整实现方案