一、系统架构设计：分层解耦与弹性扩展

1.1 微服务架构拆分

将系统拆分为用户服务、优惠券服务、订单服务、库存服务四大核心模块，通过API网关统一接入。用户服务负责身份验证与请求限流，优惠券服务处理券包生成与状态变更，订单服务记录用户领取记录，库存服务维护剩余券数。

// Spring Cloud Gateway限流配置示例
spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: coupon_route
          uri: lb://coupon-service
          predicates:
            - Path=/api/coupon/**
          filters:
            - name: RequestRateLimiter
              args:
                redis-rate-limiter.replenishRate: 1000
                redis-rate-limiter.burstCapacity: 2000

1.2 弹性计算资源

采用容器化部署方案，通过Kubernetes的HPA（Horizontal Pod Autoscaler）实现动态扩容。设置CPU使用率阈值为70%，当检测到负载升高时，自动将优惠券服务副本数从10个扩展至50个。

# HPA配置示例
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: coupon-service-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: coupon-service
  minReplicas: 10
  maxReplicas: 50
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 70

二、并发控制策略：多级防护机制

2.1 分布式锁实现

采用Redisson的RLock实现分布式锁，确保同一优惠券只能被一个用户领取。设置锁等待时间为3秒，避免长时间阻塞。

// Redisson分布式锁示例
RLock lock = redissonClient.getLock("coupon_lock_" + couponId);
try {
    boolean isLocked = lock.tryLock(3, 10, TimeUnit.SECONDS);
    if (isLocked) {
        // 执行业务逻辑
    }
} finally {
    if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
        lock.unlock();
    }
}

2.2 令牌桶算法限流

在网关层实现令牌桶算法，每秒发放1000个令牌，超出请求直接返回429状态码。结合用户ID进行哈希分流，防止单个用户占用过多资源。

# Python令牌桶实现示例
from collections import deque
import time
class TokenBucket:
    def __init__(self, rate, capacity):
        self.rate = rate  # 令牌生成速率(个/秒)
        self.capacity = capacity  # 桶容量
        self.tokens = capacity
        self.last_time = time.time()
    def consume(self, tokens_needed=1):
        now = time.time()
        elapsed = now - self.last_time
        self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + elapsed * self.rate)
        self.last_time = now
        if self.tokens >= tokens_needed:
            self.tokens -= tokens_needed
            return True
        return False

三、数据库优化方案：读写分离与缓存穿透防护

3.1 分库分表设计

按用户ID哈希取模将用户表分为16个分片，优惠券库存表按优惠券ID范围分片。使用ShardingSphere中间件实现透明分片。

# ShardingSphere分片配置示例
spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0,ds1
    sharding:
      tables:
        user:
          actual-data-nodes: ds$->{0..1}.user_$->{0..7}
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: user_id
              algorithm-expression: user_$->{user_id % 8}

3.2 缓存策略设计

采用三级缓存架构：本地缓存(Caffeine)→分布式缓存(Redis Cluster)→数据库。设置优惠券库存缓存TTL为5秒，通过Lua脚本保证原子性操作。

-- Redis Lua脚本示例
local key = KEYS[1]
local current = tonumber(redis.call('GET', key) or "0")
local decrement = tonumber(ARGV[1])
if current >= decrement then
    return redis.call('DECRBY', key, decrement)
else
    return 0
end

四、用户体验优化：渐进式展示与异步通知

4.1 请求队列管理

前端采用WebSocket长连接，后端维护请求队列。当系统负载过高时，返回排队序号与预计等待时间，每5秒推送一次进度更新。

// 前端WebSocket实现示例
const socket = new WebSocket('wss://coupon.example.com/queue');
socket.onmessage = function(event) {
    const data = JSON.parse(event.data);
    if (data.type === 'queue_position') {
        updateQueueDisplay(data.position, data.estimatedTime);
    }
};

4.2 结果异步通知

通过消息队列(RabbitMQ)实现结果异步通知，设置死信队列处理失败消息。用户领取成功后，推送APP消息与短信提醒。

# RabbitMQ死信队列配置示例
channel.exchange_declare(exchange='coupon_result', exchange_type='direct')
channel.queue_declare(queue='coupon_result_queue', arguments={
    'x-dead-letter-exchange': 'coupon_dlx',
    'x-dead-letter-routing-key': 'coupon_dlx_routing'
})

五、监控与容灾方案：全链路追踪与故障转移

5.1 实时监控体系

构建Prometheus+Grafana监控看板，设置关键指标告警阈值：

请求成功率<95%触发一级告警
平均响应时间>500ms触发二级告警
数据库连接池耗尽触发三级告警

5.2 多活数据中心部署

采用”同城双活+异地灾备”架构，主数据中心处理90%流量，备数据中心实时同步数据。通过DNS智能解析实现故障自动切换。

# Nginx健康检查配置示例
upstream coupon_service {
    server 10.0.1.1:8080 max_fails=3 fail_timeout=30s;
    server 10.0.2.1:8080 max_fails=3 fail_timeout=30s;
    server 10.1.0.1:8080 backup;  # 异地灾备节点
}

六、压测与优化：全链路压力测试

6.1 测试方案设计

使用JMeter模拟100万用户并发，分三个阶段加压：

预热阶段：1万用户持续10分钟
峰值阶段：50万用户持续30分钟
持续阶段：10万用户持续2小时

6.2 性能优化实践

通过压测发现数据库连接池不足问题，优化方案包括：

将连接池大小从100调整至500
启用连接复用
添加慢查询日志分析

优化后系统吞吐量从1200TPS提升至3800TPS，平均响应时间从820ms降至210ms。

七、法律合规要点：数据安全与隐私保护

7.1 数据加密方案

对用户手机号、身份证号等敏感信息采用AES-256加密存储，密钥管理采用HSM硬件安全模块。

7.2 审计日志设计

记录所有优惠券领取操作，包含用户ID、优惠券ID、领取时间、IP地址等信息，保留期限不少于3年。

-- 审计日志表设计
CREATE TABLE coupon_audit_log (
    id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    user_id VARCHAR(64) NOT NULL,
    coupon_id VARCHAR(64) NOT NULL,
    operation_type TINYINT NOT NULL COMMENT '1-领取 2-使用 3-退款',
    ip_address VARCHAR(45) NOT NULL,
    create_time DATETIME(3) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(3),
    INDEX idx_user (user_id),
    INDEX idx_coupon (coupon_id),
    INDEX idx_time (create_time)
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED;

本方案通过分层架构设计、多级并发控制、数据库优化、用户体验提升四大核心策略，构建了可支撑百万级用户抢券的高可用系统。实际实施时需根据具体业务场景调整参数，建议先在小规模环境验证，再逐步扩大流量。系统上线后应持续监控关键指标，建立完善的应急预案，确保活动平稳进行。

高并发场景下10万优惠券分发系统设计指南