Java实现优惠券领取系统:核心设计与代码实践
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:
- 用户模块:用户信息管理、身份验证
- 优惠券模块:优惠券模板定义、库存管理
- 领取模块:领取规则校验、并发控制
- 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 {@Autowiredprivate CouponTemplateDao templateDao;@Autowiredprivate UserCouponDao userCouponDao;@Autowiredprivate 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:
- Redis原子操作:
DECR指令实现库存扣减 - 数据库乐观锁:版本号控制
- 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 {@Autowiredprivate 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@PostConstructpublic 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@Asyncpublic 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 {@Mockprivate CouponTemplateDao templateDao;@Mockprivate RedisTemplate<String, Integer> redisTemplate;@InjectMocksprivate CouponService couponService;@Testpublic 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
- 优惠券组合:支持多张券叠加使用
- 精准投放:基于用户画像的优惠券推荐
- 对账系统:记录优惠券核销明细
- 防刷机制:IP限制、设备指纹识别
七、常见问题解决方案
- 库存不一致:
- 方案:Redis+MySQL双写,通过定时任务校正
- 超时领取:
- 方案:设置领取有效期,过期自动回收
- 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。
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