Java实现优惠券领取系统：核心设计与代码实践

2025年11月6日 互联网

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

  1. -- 优惠券模板表
  2. CREATE TABLE coupon_template (
  3.     id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  4.     name VARCHAR(50) NOT NULL,
  5.     type TINYINT NOT NULL COMMENT '1-折扣 2-满减 3-现金券',
  6.     discount DECIMAL(10,2) COMMENT '折扣率或减免金额',
  7.     condition DECIMAL(10,2) COMMENT '使用条件',
  8.     total INT NOT NULL COMMENT '总库存',
  9.     start_time DATETIME NOT NULL,
  10.     end_time DATETIME NOT NULL,
  11.     status TINYINT DEFAULT 1 COMMENT '1-启用 0-禁用'
  12. );
  14. -- 用户优惠券表
  15. CREATE TABLE user_coupon (
  16.     id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  17.     user_id BIGINT NOT NULL,
  18.     template_id BIGINT NOT NULL,
  19.     status TINYINT DEFAULT 0 COMMENT '0-未使用 1-已使用 2-已过期',
  20.     get_time DATETIME NOT NULL,
  21.     use_time DATETIME,
  22.     FOREIGN KEY (template_id) REFERENCES coupon_template(id)
  23. );

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）
  1. public class CouponService {
  2.     @Autowired
  3.     private CouponTemplateDao templateDao;
  4.     @Autowired
  5.     private UserCouponDao userCouponDao;
  6.     @Autowired
  7.     private RedisTemplate<String, Integer> redisTemplate;
  9.     public Result receiveCoupon(Long userId, Long templateId) {
  10.         // 1. 校验优惠券模板
  11.         CouponTemplate template = templateDao.selectById(templateId);
  12.         if (template == null || template.getStatus() != 1) {
  13.             return Result.fail("优惠券不存在或已下架");
  14.         }
  16.         // 2. 校验时间有效性
  17.         if (LocalDateTime.now().isBefore(template.getStartTime()) || 
  18.             LocalDateTime.now().isAfter(template.getEndTime())) {
  19.             return Result.fail("不在有效期内");
  20.         }
  22.         // 3. 校验库存（Redis原子操作）
  23.         String key = "coupon:stock:" + templateId;
  24.         Integer stock = redisTemplate.opsForValue().decrement(key);
  25.         if (stock == null || stock < 0) {
  26.             redisTemplate.opsForValue().increment(key); // 回滚
  27.             return Result.fail("库存不足");
  28.         }
  30.         // 4. 创建用户优惠券记录
  31.         UserCoupon coupon = new UserCoupon();
  32.         coupon.setUserId(userId);
  33.         coupon.setTemplateId(templateId);
  34.         coupon.setStatus(0);
  35.         coupon.setGetTime(LocalDateTime.now());
  36.         userCouponDao.insert(coupon);
  38.         return Result.success("领取成功");
  39.     }
  40. }

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
  1. // 分布式锁实现示例
  2. public boolean tryLock(String lockKey, Long userId) {
  3.     RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
  4.     try {
  5.         // 尝试加锁，等待10秒，锁自动释放时间30秒
  6.         return lock.tryLock(10, 30, TimeUnit.SECONDS);
  7.     } catch (InterruptedException e) {
  8.         Thread.currentThread().interrupt();
  9.         return false;
  10.     }
  11. }

三、API接口设计

1. 领取接口

  1. @RestController
  2. @RequestMapping("/api/coupon")
  3. public class CouponController {
  4.     @Autowired
  5.     private CouponService couponService;
  7.     @PostMapping("/receive")
  8.     public Result receive(@RequestParam Long userId, 
  9.                          @RequestParam Long templateId) {
  10.         // 参数校验
  11.         if (userId == null || templateId == null) {
  12.             return Result.fail("参数错误");
  13.         }
  14.         return couponService.receiveCoupon(userId, templateId);
  15.     }
  16. }

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
  1. // 幂等性处理示例
  2. public Result receiveWithIdempotent(Long userId, Long templateId, String requestId) {
  3.     // 检查是否已处理过该请求
  4.     if (redisTemplate.hasKey("coupon:req:" + requestId)) {
  5.         return Result.fail("请勿重复提交");
  6.     }
  7.     redisTemplate.opsForValue().set("coupon:req:" + requestId, "1", 24, TimeUnit.HOURS);
  9.     return receiveCoupon(userId, templateId);
  10. }

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
  1. // 缓存加载示例
  2. @PostConstruct
  3. public void init() {
  4.     List<CouponTemplate> templates = templateDao.selectAllActive();
  5.     templates.forEach(t -> {
  6.         redisTemplate.opsForValue().set("coupon:template:" + t.getId(), t);
  7.     });
  8. }

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
  1. // 异步通知示例
  2. @Async
  3. public void sendNotification(Long userId, Long couponId) {
  4.     // 查询用户信息
  5.     User user = userDao.selectById(userId);
  6.     // 发送短信/站内信
  7.     notificationService.send(user.getPhone(), "您已成功领取优惠券...");
  8. }

五、测试与部署方案

1. 单元测试

  1. public class CouponServiceTest {
  2.     @Mock
  3.     private CouponTemplateDao templateDao;
  4.     @Mock
  5.     private RedisTemplate<String, Integer> redisTemplate;
  7.     @InjectMocks
  8.     private CouponService couponService;
  10.     @Test
  11.     public void testReceiveSuccess() {
  12.         // 模拟数据
  13.         CouponTemplate template = new CouponTemplate();
  14.         template.setId(1L);
  15.         template.setTotal(100);
  17.         when(templateDao.selectById(1L)).thenReturn(template);
  18.         when(redisTemplate.opsForValue().decrement("coupon:stock:1")).thenReturn(99);
  20.         // 执行测试
  21.         Result result = couponService.receiveCoupon(1L, 1L);
  22.         assertTrue(result.isSuccess());
  23.     }
  24. }

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。

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