一、优惠券系统在电商项目中的核心价值

在电商业务场景中，优惠券系统是提升用户转化率、促进复购、实现精准营销的关键工具。其核心价值体现在三方面：

1. 用户增长：通过注册送券、分享裂变等策略快速拉新，某电商平台数据显示，新用户首单优惠券使用率达68%，直接拉动GMV增长23%。
2. 营销精准化：基于用户画像（消费频次、客单价、品类偏好）实现差异化发券，如为高净值用户推送大额满减券，为沉睡用户发送唤醒券。
3. 财务风控：通过设置有效期、使用门槛、叠加规则等控制营销成本，某案例中优化后的优惠券规则使补贴效率提升40%。

在Java电商项目简历中，优惠券模块的描述需突出技术深度与业务理解，例如：”设计并实现了基于Redis的分布式锁发券机制，解决高并发场景下的超发问题，QPS从800提升至3200”。

二、数据库设计：高并发场景下的优化实践

1. 核心表结构设计

CREATE TABLE `coupon_template` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '优惠券名称',
  `type` tinyint NOT NULL COMMENT '1-满减 2-折扣 3-无门槛',
  `rule` json NOT NULL COMMENT '规则JSON，如{"min_amount":100,"discount":0.8}',
  `expire_type` tinyint NOT NULL COMMENT '1-固定日期 2-领取后N天',
  `status` tinyint DEFAULT '1' COMMENT '1-有效 0-失效',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
CREATE TABLE `user_coupon` (
  `id` bigint NOT NULL 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',
  `order_id` bigint DEFAULT NULL,
  `expire_time` datetime NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uk_user_template` (`user_id`,`template_id`)
) ENGINE=InnoDB;

2. 索引优化策略

• 组合索引：在user_coupon表建立(user_id, status, expire_time)复合索引，加速用户可用券查询。
• 覆盖索引：对优惠券列表接口，使用SELECT id,name,type FROM coupon_template WHERE status=1避免回表。
• 分区表：按expire_time对历史券数据按月分区，提升过期券清理效率。

三、核心功能实现：从发券到核销的全流程

1. 高并发发券方案

// 基于Redis分布式锁的发券示例
public boolean grantCoupon(Long userId, Long templateId) {
    String lockKey = "lock:coupon:" + templateId;
    try {
        // 尝试获取锁，设置过期时间防止死锁
        boolean locked = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", 3, TimeUnit.SECONDS);
        if (!locked) {
            throw new RuntimeException("系统繁忙，请稍后再试");
        }
        // 双重检查模板状态
        CouponTemplate template = couponTemplateMapper.selectById(templateId);
        if (template == null || template.getStatus() != 1) {
            return false;
        }
        // 创建用户券记录
        UserCoupon userCoupon = new UserCoupon();
        userCoupon.setUserId(userId);
        userCoupon.setTemplateId(templateId);
        userCoupon.setExpireTime(calculateExpireTime(template));
        return userCouponMapper.insert(userCoupon) > 0;
    } finally {
        redisTemplate.delete(lockKey);
    }
}

2. 优惠券核销逻辑

核销时需校验三要素：

• 有效性：status=0 AND expire_time > NOW()
• 适用范围：商品是否在coupon_template.scope（全店/指定品类）
• 门槛条件：订单实付金额是否满足rule.min_amount

public boolean useCoupon(Long userId, Long couponId, BigDecimal orderAmount) {
    UserCoupon userCoupon = userCouponMapper.selectById(couponId);
    if (userCoupon == null || userCoupon.getUserId() != userId || userCoupon.getStatus() != 0) {
        return false;
    }
    CouponTemplate template = couponTemplateMapper.selectById(userCoupon.getTemplateId());
    if (template == null || !isCouponApplicable(template, orderAmount)) {
        return false;
    }
    // 更新券状态为已使用
    userCoupon.setStatus(1);
    userCoupon.setOrderId(generateOrderId());
    return userCouponMapper.updateById(userCoupon) > 0;
}

四、性能优化与高可用设计

1. 缓存策略

• 热点数据缓存：将常用优惠券模板缓存至Redis，设置TTL=5分钟。
• 多级缓存：使用Caffeine作为本地缓存，Redis作为分布式缓存，避免缓存穿透。
• 异步更新：通过消息队列（RocketMQ）异步更新缓存，减少数据库压力。

2. 限流与降级

• 接口限流：对发券接口使用Guava RateLimiter，限制QPS≤500。
• 熔断机制：当数据库连接池耗尽时，快速失败并返回友好提示。
• 降级方案：大促期间关闭非核心优惠券类型（如生日券）的发放。

五、简历编写建议：突出技术深度与业务价值

1. 技术栈描述示例

- 技术栈：Spring Boot 2.7 + MyBatis Plus + Redis + RocketMQ
- 核心功能：
  - 实现基于Redis分布式锁的高并发发券，QPS从800提升至3200
  - 设计动态规则引擎，支持满减、折扣、换购等6种券类型
  - 开发优惠券适用范围校验模块，覆盖全店、品类、商品三级范围

2. 业务成果量化

• 效率提升：”优化券核销流程，使订单支付页加载时间从1.2s降至380ms”
• 成本节约：”通过AB测试确定最佳发券策略，使营销ROI从1:3.5提升至1:5.2”
• 系统稳定性：”实现券库存预减机制，解决超发问题，全年0事故”

六、常见问题与解决方案

1. 优惠券超发问题

原因：并发请求同时通过库存校验，导致负库存。
解决方案：

• 数据库层面：使用SELECT ... FOR UPDATE加行锁
• 应用层面：Redis原子操作DECR库存
• 架构层面：引入消息队列串行化发券请求

2. 优惠券过期处理

方案对比：
| 方案 | 优点 | 缺点 |
|———————|—————————————|—————————————|
| 定时任务扫描 | 实现简单 | 存在延迟，可能漏处理 |
| Redis键过期 | 实时性强 | 无法直接获取过期券ID |
| 延迟队列 | 精准处理，可扩展 | 需要维护额外队列 |

推荐方案：Redis键过期通知 + 延迟队列补偿机制。

七、扩展功能设计

1. 优惠券组合使用

实现CouponGroup表，记录可叠加使用的券组合ID，核销时校验：

public boolean checkCouponGroup(List<Long> couponIds) {
    Set<Long> groupIds = couponMapper.selectGroupIdsByCouponIds(couponIds);
    return groupIds.size() <= 1; // 允许同一组合内的券叠加
}

2. 优惠券分享裂变

设计CouponShare表记录分享关系，通过奖励机制促进传播：

CREATE TABLE `coupon_share` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `share_user_id` bigint NOT NULL,
  `receive_user_id` bigint NOT NULL,
  `coupon_id` bigint NOT NULL,
  `share_time` datetime NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
);

八、总结与展望

在Java电商项目简历中，优惠券模块的描述应体现三个层次：

1. 基础实现：数据库设计、CRUD操作、简单规则校验
2. 高并发处理：分布式锁、缓存、限流等解决方案
3. 业务创新：裂变营销、智能推荐、成本优化等高级功能

未来优化方向包括：

• 引入Flink实现实时券效果分析
• 开发券策略模拟器，支持AB测试
• 结合用户行为数据实现动态发券

通过系统化的技术实现与业务理解，开发者可将优惠券模块打造为简历中的亮点，展现其在高并发系统设计、复杂业务建模方面的综合能力。