Java实现优惠券领取系统:从设计到落地的完整方案
一、系统架构设计
1.1 分层架构设计
优惠券系统需遵循清晰的分层原则,推荐采用Spring Boot框架构建四层架构:
- 表现层:RESTful API接口(Spring MVC)
- 业务层:Service组件(@Service注解)
- 数据访问层:MyBatis/JPA持久层
- 工具层:Redis缓存、分布式锁等
典型接口设计示例:
@RestController@RequestMapping("/api/coupon")public class CouponController {@Autowiredprivate CouponService couponService;@PostMapping("/receive")public Result<Boolean> receiveCoupon(@RequestBody CouponReceiveRequest request) {return couponService.receiveCoupon(request);}}
1.2 微服务化考虑
对于高并发场景,建议拆分独立服务:
- Coupon-Template-Service:管理优惠券模板
- Coupon-Stock-Service:库存控制服务
- Coupon-Receive-Service:领取核心服务
通过Spring Cloud实现服务注册与发现,使用Feign进行服务间调用。
二、数据库设计核心
2.1 核心表结构
CREATE TABLE coupon_template (id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(50) NOT NULL,type TINYINT COMMENT '1-折扣 2-满减 3-现金券',discount DECIMAL(10,2),threshold DECIMAL(10,2),total_count INT DEFAULT 0,remaining_count INT DEFAULT 0,start_time DATETIME,end_time DATETIME,status TINYINT DEFAULT 1 COMMENT '1-有效 0-失效');CREATE TABLE coupon_record (id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,template_id BIGINT NOT NULL,user_id BIGINT NOT NULL,order_id BIGINT,status TINYINT DEFAULT 0 COMMENT '0-未使用 1-已使用 2-已过期',receive_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,use_time DATETIME,FOREIGN KEY (template_id) REFERENCES coupon_template(id));
2.2 索引优化策略
- 模板表:
(status, end_time)复合索引 - 记录表:
(user_id, status)用户查询索引 - 模板ID单列索引加速关联查询
三、核心业务实现
3.1 领取流程实现
关键步骤伪代码:
public Result<Boolean> receiveCoupon(CouponReceiveRequest request) {// 1. 参数校验validateRequest(request);// 2. 分布式锁控制(基于Redis)String lockKey = "coupon:lock:" + request.getTemplateId();try {boolean locked = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", 3, TimeUnit.SECONDS);if (!locked) {return Result.fail("系统繁忙,请稍后重试");}// 3. 库存校验与扣减CouponTemplate template = templateDao.selectById(request.getTemplateId());if (template.getRemainingCount() <= 0) {return Result.fail("优惠券已领完");}// 4. 创建领取记录CouponRecord record = new CouponRecord();record.setTemplateId(template.getId());record.setUserId(request.getUserId());recordDao.insert(record);// 5. 更新库存(原子操作)int updated = templateDao.decreaseStock(template.getId());if (updated == 0) {throw new RuntimeException("库存更新失败");}return Result.success(true);} finally {redisTemplate.delete(lockKey);}}
3.2 库存控制方案
方案对比:
| 方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 数据库乐观锁 | 实现简单 | 高并发下性能差 | 低并发系统 |
| Redis原子操作 | 高性能 | 需要额外存储 | 中高并发 |
| 分布式锁+数据库 | 强一致性 | 实现复杂 | 金融级系统 |
推荐方案:Redis原子操作+本地缓存
// Redis库存扣减示例public boolean decreaseStockWithRedis(Long templateId) {String key = "coupon:stock:" + templateId;Long stock = redisTemplate.opsForValue().get(key);if (stock == null || stock <= 0) {return false;}// 使用Lua脚本保证原子性String luaScript = "if redis.call('get', KEYS[1]) >= tonumber(ARGV[1]) then " +"return redis.call('decrby', KEYS[1], ARGV[1]) " +"else return 0 end";Long result = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(luaScript, Long.class),Collections.singletonList(key),1);return result != null && result >= 0;}
四、高并发优化策略
4.1 缓存架构设计
- 多级缓存:本地缓存(Caffeine)+ 分布式缓存(Redis)
- 缓存预热:系统启动时加载热销优惠券
- 缓存更新:采用CANAL监听MySQL binlog实现缓存同步
4.2 异步处理方案
对于非实时性要求高的操作(如发送领取通知),采用消息队列:
@Asyncpublic void sendCouponNotice(Long userId, Long couponId) {// 1. 查询用户信息User user = userDao.selectById(userId);// 2. 查询优惠券信息CouponTemplate template = templateDao.selectById(couponId);// 3. 构建消息内容String content = String.format("恭喜您领取到%s优惠券", template.getName());// 4. 发送消息(实际可接入短信/推送服务)messageService.send(user.getPhone(), content);}
4.3 限流策略实现
使用Guava RateLimiter或Redis实现:
// 基于Redis的令牌桶算法public boolean tryAcquire(String key, int permits, int timeoutSeconds) {String luaScript = "local current = redis.call('get', KEYS[1]) " +"if current == false then " +" redis.call('set', KEYS[1], ARGV[2], 'EX', ARGV[3]) " +" current = ARGV[2] " +"end " +"local new = tonumber(current) - tonumber(ARGV[1]) " +"if new >= 0 then " +" redis.call('set', KEYS[1], new, 'EX', ARGV[3]) " +" return 1 " +"else " +" return 0 " +"end";Long result = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(luaScript, Long.class),Collections.singletonList(key),permits,100, // 初始令牌数timeoutSeconds);return result != null && result == 1;}
五、安全与监控
5.1 防刷策略实现
- 用户维度限流:单个用户每分钟最多领取5张
- IP维度限流:单个IP每小时最多100次请求
- 行为分析:记录用户领取路径,识别异常模式
5.2 监控指标设计
关键监控项:
| 指标 | 告警阈值 | 监控方式 |
|———|—————|—————|
| 领取成功率 | <95% | Prometheus+Grafana |
| 平均响应时间 | >500ms | Spring Boot Actuator |
| 库存不一致率 | >0.1% | 定时核对任务 |
| 接口错误率 | >1% | ELK日志分析 |
六、部署与运维
6.1 容器化部署方案
Dockerfile示例:
FROM openjdk:11-jre-slimVOLUME /tmpARG JAR_FILE=target/coupon-service.jarCOPY ${JAR_FILE} app.jarENTRYPOINT ["java","-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom","-jar","/app.jar"]
Kubernetes部署配置要点:
- 资源限制:requests/limits设置
- 健康检查:liveness/readiness探针
- 自动扩缩:基于CPU/内存的HPA
6.2 灾备方案设计
- 数据备份:每日全量备份+实时binlog同步
- 多活部署:同城双活+异地灾备
- 熔断机制:Hystrix实现服务降级
七、最佳实践建议
- 库存预热:活动开始前10分钟加载库存到Redis
- 异步削峰:将领取请求写入MQ后立即返回,后端异步处理
- 灰度发布:新优惠券模板先小流量测试
- 数据核对:每日核对库存与记录表一致性
- 压力测试:使用JMeter模拟5000QPS进行压测
通过以上完整方案,可构建出支持百万级日活的优惠券领取系统。实际开发中需根据具体业务场景调整技术选型,建议先实现核心领取流程,再逐步完善周边功能。
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