Java实现优惠券领取系统：核心设计与代码实践

一、系统架构与核心模块设计

优惠券领取系统需满足高并发、低延迟的业务需求，推荐采用分层架构：表现层（Spring MVC）、业务逻辑层（Service）、数据访问层（DAO）及数据库（MySQL/Redis）。核心模块包括：

1. 用户模块：用户信息管理、身份验证
2. 优惠券模块：优惠券模板定义、库存管理
3. 领取模块：领取规则校验、并发控制
4. 通知模块：短信/站内信推送

数据库设计关键点

-- 优惠券模板表
CREATE TABLE coupon_template (
    id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(50) NOT NULL,
    type TINYINT NOT NULL COMMENT '1-折扣 2-满减 3-现金券',
    discount DECIMAL(10,2) COMMENT '折扣率或减免金额',
    condition DECIMAL(10,2) COMMENT '使用条件',
    total INT NOT NULL COMMENT '总库存',
    start_time DATETIME NOT NULL,
    end_time DATETIME NOT NULL,
    status TINYINT DEFAULT 1 COMMENT '1-启用 0-禁用'
);
-- 用户优惠券表
CREATE TABLE user_coupon (
    id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    user_id BIGINT NOT NULL,
    template_id BIGINT NOT NULL,
    status TINYINT DEFAULT 0 COMMENT '0-未使用 1-已使用 2-已过期',
    get_time DATETIME NOT NULL,
    use_time DATETIME,
    FOREIGN KEY (template_id) REFERENCES coupon_template(id)
);

二、核心业务逻辑实现

1. 领取规则校验

实现前需验证三大条件：

• 用户资格（新用户/会员等级）
• 优惠券状态（未过期/库存充足）
• 领取限制（每日限领/总限领）

public class CouponService {
    @Autowired
    private CouponTemplateDao templateDao;
    @Autowired
    private UserCouponDao userCouponDao;
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Integer> redisTemplate;
    public Result receiveCoupon(Long userId, Long templateId) {
        // 1. 校验优惠券模板
        CouponTemplate template = templateDao.selectById(templateId);
        if (template == null || template.getStatus() != 1) {
            return Result.fail("优惠券不存在或已下架");
        }
        // 2. 校验时间有效性
        if (LocalDateTime.now().isBefore(template.getStartTime()) || 
            LocalDateTime.now().isAfter(template.getEndTime())) {
            return Result.fail("不在有效期内");
        }
        // 3. 校验库存（Redis原子操作）
        String key = "coupon:stock:" + templateId;
        Integer stock = redisTemplate.opsForValue().decrement(key);
        if (stock == null || stock < 0) {
            redisTemplate.opsForValue().increment(key); // 回滚
            return Result.fail("库存不足");
        }
        // 4. 创建用户优惠券记录
        UserCoupon coupon = new UserCoupon();
        coupon.setUserId(userId);
        coupon.setTemplateId(templateId);
        coupon.setStatus(0);
        coupon.setGetTime(LocalDateTime.now());
        userCouponDao.insert(coupon);
        return Result.success("领取成功");
    }
}

2. 并发控制方案

高并发场景下需解决超卖问题，推荐组合方案：

1. Redis原子操作：DECR指令实现库存扣减
2. 数据库乐观锁：版本号控制
3. 分布式锁：Redisson实现

// 分布式锁实现示例
public boolean tryLock(String lockKey, Long userId) {
    RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
    try {
        // 尝试加锁，等待10秒，锁自动释放时间30秒
        return lock.tryLock(10, 30, TimeUnit.SECONDS);
    } catch (InterruptedException e) {
        Thread.currentThread().interrupt();
        return false;
    }
}

三、API接口设计

1. 领取接口

@RestController
@RequestMapping("/api/coupon")
public class CouponController {
    @Autowired
    private CouponService couponService;
    @PostMapping("/receive")
    public Result receive(@RequestParam Long userId, 
                         @RequestParam Long templateId) {
        // 参数校验
        if (userId == null || templateId == null) {
            return Result.fail("参数错误");
        }
        return couponService.receiveCoupon(userId, templateId);
    }
}

2. 接口安全设计

• 签名验证：防止参数篡改
• 频率限制：防止恶意刷接口
• 幂等性设计：防止重复领取

// 幂等性处理示例
public Result receiveWithIdempotent(Long userId, Long templateId, String requestId) {
    // 检查是否已处理过该请求
    if (redisTemplate.hasKey("coupon:req:" + requestId)) {
        return Result.fail("请勿重复提交");
    }
    redisTemplate.opsForValue().set("coupon:req:" + requestId, "1", 24, TimeUnit.HOURS);
    return receiveCoupon(userId, templateId);
}

四、性能优化策略

1. 缓存策略

• 热点数据缓存：优惠券模板信息缓存
• 多级缓存：Redis + Caffeine
• 缓存预热：系统启动时加载常用数据

// 缓存加载示例
@PostConstruct
public void init() {
    List<CouponTemplate> templates = templateDao.selectAllActive();
    templates.forEach(t -> {
        redisTemplate.opsForValue().set("coupon:template:" + t.getId(), t);
    });
}

2. 异步处理

• 领取成功后的通知使用消息队列（RabbitMQ/Kafka）
• 日志记录异步化

// 异步通知示例
@Async
public void sendNotification(Long userId, Long couponId) {
    // 查询用户信息
    User user = userDao.selectById(userId);
    // 发送短信/站内信
    notificationService.send(user.getPhone(), "您已成功领取优惠券...");
}

五、测试与部署方案

1. 单元测试

public class CouponServiceTest {
    @Mock
    private CouponTemplateDao templateDao;
    @Mock
    private RedisTemplate<String, Integer> redisTemplate;
    @InjectMocks
    private CouponService couponService;
    @Test
    public void testReceiveSuccess() {
        // 模拟数据
        CouponTemplate template = new CouponTemplate();
        template.setId(1L);
        template.setTotal(100);
        when(templateDao.selectById(1L)).thenReturn(template);
        when(redisTemplate.opsForValue().decrement("coupon:stock:1")).thenReturn(99);
        // 执行测试
        Result result = couponService.receiveCoupon(1L, 1L);
        assertTrue(result.isSuccess());
    }
}

2. 部署建议

• 容器化部署：Docker + Kubernetes
• 监控指标：QPS、错误率、库存水位
• 弹性伸缩：根据并发量自动调整实例数

六、扩展功能建议

1. 优惠券组合：支持多张券叠加使用
2. 精准投放：基于用户画像的优惠券推荐
3. 对账系统：记录优惠券核销明细
4. 防刷机制：IP限制、设备指纹识别

七、常见问题解决方案

1. 库存不一致：
   • 方案：Redis+MySQL双写，通过定时任务校正
2. 超时领取：
   • 方案：设置领取有效期，过期自动回收
3. 数据倾斜：
   • 方案：优惠券ID分片，均匀分配库存

通过上述设计，可构建一个支持每秒1000+请求的优惠券领取系统。实际开发中需根据业务规模调整技术方案，小型系统可简化为单库+本地缓存，大型系统需考虑分库分表和微服务架构。