一、系统架构设计
1.1 分布式微服务架构
采用分布式微服务架构是应对高并发的基石。将系统拆分为多个独立的服务模块，如用户服务、优惠券服务、订单服务、库存服务等，每个服务独立部署，通过轻量级的通信协议（如RESTful API或gRPC）进行交互。这种架构有助于水平扩展，提高系统的整体吞吐量和容错性。
- 服务拆分：根据业务功能将系统拆分为多个微服务，每个服务负责特定的业务逻辑。
- 负载均衡：在服务入口处部署负载均衡器（如Nginx、HAProxy），根据请求的来源和负载情况动态分配请求到不同的服务实例。
- 服务注册与发现：使用服务注册中心（如Eureka、Consul）管理服务实例的注册与发现，确保服务间的高效通信。
1.2 数据库分片与读写分离
面对百万级用户数据和十万级优惠券的读写操作，数据库性能成为瓶颈。采用数据库分片技术，将数据分散到多个数据库实例上，每个实例负责一部分数据的存储和查询。同时，实施读写分离策略，将读操作路由到从库，写操作路由到主库，减轻主库压力。
- 分片策略：根据用户ID或优惠券ID的哈希值进行分片，确保数据均匀分布。
- 读写分离：通过中间件（如MyCat、ShardingSphere）实现读写分离，提高数据库的并发处理能力。
- 缓存层：引入Redis等内存数据库作为缓存层，存储热点数据，减少数据库访问次数。
二、限流与降级策略
2.1 限流算法
在百万用户同时抢券的场景下，必须实施严格的限流策略，防止系统过载。常用的限流算法包括令牌桶算法和漏桶算法。
- 令牌桶算法：系统以固定的速率向令牌桶中添加令牌，请求到达时必须从桶中获取令牌才能继续处理。若桶中无令牌，则请求被拒绝或进入等待队列。
- 漏桶算法：请求以固定的速率被处理，超出速率的请求被放入队列中等待处理，队列满时则拒绝新请求。
2.2 降级策略
当系统负载过高时，应实施降级策略，优先保障核心功能的可用性。
- 非核心功能降级：如日志记录、数据分析等非实时性要求高的功能可以暂时关闭或简化。
- 静态资源缓存：对于不常变动的静态资源（如图片、CSS、JS文件），可以设置较长的缓存时间，减少服务器压力。
- 异步处理：将非实时性要求高的操作（如发送邮件、短信通知）改为异步处理，避免阻塞主流程。
三、数据一致性保障
3.1 分布式事务
在优惠券抢发过程中，涉及多个服务的协同操作，必须保证数据的一致性。采用分布式事务框架（如Seata、TCC）来确保跨服务的数据一致性。
- Seata框架：通过全局事务ID和分支事务ID来管理分布式事务，提供AT（自动补偿）、TCC（Try-Confirm-Cancel）、SAGA（长事务）等多种模式。
- TCC模式：将业务操作拆分为Try、Confirm、Cancel三个阶段，Try阶段预留资源，Confirm阶段确认资源，Cancel阶段释放资源。
3.2 幂等性设计
在分布式系统中，由于网络延迟、重试等原因，同一个请求可能会被多次执行。因此，必须设计幂等性接口，确保多次执行的结果与一次执行的结果相同。
- 唯一请求ID：为每个请求生成唯一的ID，服务端在处理请求时检查该ID是否已处理过。
- 状态机设计：将业务状态划分为多个阶段，每个阶段有明确的入口和出口条件，确保状态转换的幂等性。
四、用户体验优化
4.1 预加载与预热
在抢券活动开始前，对系统进行预加载和预热，减少活动开始时的瞬时压力。
- 预加载数据：提前将优惠券信息、用户信息等加载到缓存中。
- 预热服务器：在活动开始前一段时间内，逐步增加服务器负载，让系统逐渐适应高并发状态。
4.2 排队机制
当系统负载过高时，引入排队机制，让用户按顺序进入系统，避免系统崩溃。
- 虚拟排队：为用户生成虚拟排队号，根据系统处理能力动态调整排队速度。
- 实时反馈：向用户展示当前排队人数和预计等待时间，提高用户体验。
4.3 异常处理与重试
在抢券过程中，可能会遇到网络异常、服务超时等问题。设计合理的异常处理和重试机制，提高系统的健壮性。
- 异常捕获：在代码中捕获可能出现的异常，如网络异常、数据库异常等。
- 重试策略：对于可恢复的异常（如网络超时），可以设置重试次数和重试间隔，自动进行重试。
- 用户提示：当重试次数达到上限或遇到不可恢复的异常时，向用户展示友好的错误提示信息。