一、系统设计核心：微服务拆分与业务边界

构建亿级电商优惠券系统，首要任务是微服务拆分。传统单体架构在亿级流量下难以支撑，需按业务领域拆分为独立服务。优惠券系统可拆分为：

1. 优惠规则服务：负责优惠券模板管理（满减、折扣、阶梯优惠等）、规则引擎配置（如用户标签、商品分类限制）。
2. 发放服务：处理优惠券的主动发放（如注册礼）、被动领取（如活动页领取）、API接口调用（如订单页弹窗）。
3. 核销服务：对接订单系统，校验优惠券有效性（有效期、使用范围、叠加规则），并完成状态变更（未使用→已使用）。
4. 数据服务：提供优惠券统计（发放量、使用率）、用户行为分析（偏好类型、领取渠道）。

业务边界清晰化是关键。例如，核销服务需独立部署，避免与订单系统耦合，防止因订单高峰导致核销失败。同时，通过API网关统一管理接口权限，避免服务间直接调用带来的雪崩风险。

二、性能优化：亿级流量的技术挑战

1. 数据库分库分表与缓存策略

优惠券数据需按用户ID或优惠券ID分库分表。例如，使用ShardingSphere实现水平分片，将数据分散到多个MySQL实例。缓存层采用多级缓存：

• 本地缓存（Caffeine）：存储高频访问的优惠券模板（如首页展示的热门券）。
• 分布式缓存（Redis Cluster）：存储用户已领取的优惠券列表，设置TTL（如7天过期自动清理）。
• 热点数据预热：大促前将热门优惠券数据加载至缓存，避免缓存穿透。

2. 异步化与消息队列

发放优惠券需支持高并发场景（如秒杀活动）。通过消息队列（RocketMQ/Kafka）解耦发放与核销：

// 示例：异步发放优惠券
@Transactional
public void asyncIssueCoupon(Long userId, Long couponTemplateId) {
    // 1. 校验用户资格（如是否新用户）
    // 2. 生成优惠券记录并写入数据库（事务控制）
    // 3. 发送消息至MQ，由消费者完成后续操作（如推送通知）
    mqTemplate.send("coupon.issue", new CouponIssueMessage(userId, couponTemplateId));
}

消息队列需配置重试机制（如3次重试）和死信队列，防止消息丢失。

3. 限流与降级

通过Sentinel或Hystrix实现限流：

• 接口级限流：如领取接口QPS限制为1000/秒。
• 服务级降级：当核销服务超时，返回默认响应（如“系统繁忙，请稍后重试”）。
• 熔断机制：连续失败5次后触发熔断，10秒后尝试恢复。

三、技术选型：云原生与高可用架构

1. 容器化与Kubernetes

使用Docker容器化各微服务，通过Kubernetes实现自动扩缩容：

• HPA（水平自动扩缩）：根据CPU/内存使用率动态调整Pod数量。
• Pod反亲和性：确保同一服务的多个副本分散在不同节点，避免单点故障。

2. 服务网格与可观测性

引入Istio服务网格，实现：

• 流量治理：金丝雀发布、A/B测试。
• 可观测性：通过Prometheus+Grafana监控服务指标（如QPS、错误率），通过ELK收集日志。

3. 分布式事务与最终一致性

优惠券发放涉及用户账户、优惠券库等多表操作，需保证数据一致性。采用Seata分布式事务框架：

// 示例：Seata分布式事务
@GlobalTransactional
public void issueCouponWithTransaction(Long userId, Long couponTemplateId) {
    // 1. 扣减用户账户余额（如需）
    accountService.deductBalance(userId, 100); // 假设发放需扣100积分
    // 2. 生成优惠券记录
    couponService.createCoupon(userId, couponTemplateId);
}

对于非强一致性场景（如统计数据），可采用最终一致性策略，通过定时任务同步数据。

四、实际案例：大促场景下的优惠券系统

某电商618大促期间，优惠券系统需支撑5000万次领取、2000万次核销。优化措施包括：

1. 预加载缓存：提前将热门优惠券数据加载至Redis，QPS提升3倍。
2. 异步核销：核销请求写入MQ后立即返回，异步处理减少订单系统等待时间。
3. 弹性扩缩容：Kubernetes根据监控数据自动将核销服务Pod从10个扩展至50个，应对流量峰值。

五、总结与建议

构建亿级电商微服务优惠券系统，需重点关注：

1. 微服务拆分：按业务领域划分服务，避免耦合。
2. 性能优化：分库分表、多级缓存、异步化。
3. 高可用设计：限流、降级、熔断。
4. 技术选型：容器化、服务网格、分布式事务。

实践建议：

• 小步快跑：先实现核心功能（发放、核销），再逐步扩展统计、分析模块。
• 压测先行：通过JMeter模拟亿级流量，提前发现瓶颈。
• 监控闭环：建立从指标采集到告警的完整链路，快速定位问题。

通过以上策略，可构建出支持亿级流量的高可用优惠券系统，为电商业务提供稳定的技术支撑。