一、系统架构设计

1.1 分层架构选择

优惠券系统推荐采用经典的三层架构：表现层（Spring MVC）、业务逻辑层（Service）、数据访问层（DAO）。这种架构符合单一职责原则，例如表现层仅处理HTTP请求/响应，业务层封装优惠券领取规则校验逻辑，数据层通过MyBatis或JPA实现持久化操作。

1.2 微服务化考量

对于高并发场景，建议将优惠券系统拆分为独立微服务。通过Spring Cloud Alibaba实现服务注册（Nacos）、熔断降级（Sentinel）和配置中心管理。例如，当优惠券库存服务压力过大时，可通过熔断机制快速返回”系统繁忙”提示，避免级联故障。

1.3 缓存策略设计

采用多级缓存架构：本地缓存（Caffeine）存储热数据（如用户已领取优惠券列表），分布式缓存（Redis）存储全局数据（如优惠券模板信息）。针对库存扣减场景，建议使用Redis原子操作实现：

// Redis库存扣减示例
public boolean deductStock(String couponId) {
    String key = "coupon:stock:" + couponId;
    Long result = redisTemplate.opsForValue().decrement(key);
    return result != null && result >= 0;
}

二、数据库建模与优化

2.1 核心表结构设计

优惠券模板表：包含模板ID、面额、有效期类型（固定日期/领取后N天）、使用门槛等字段
用户优惠券表：记录用户ID、模板ID、领取时间、状态（未使用/已使用/已过期）
库存记录表：采用预减库存模式，初始化时写入总库存量

2.2 索引优化策略

对高频查询字段建立复合索引：

-- 用户优惠券查询索引
CREATE INDEX idx_user_coupon ON user_coupon(user_id, status);
-- 优惠券模板查询索引
CREATE INDEX idx_coupon_valid ON coupon_template(valid_start, valid_end);

2.3 分布式ID生成

使用雪花算法（Snowflake）生成全局唯一ID，解决分布式环境下主键冲突问题。Spring Boot集成示例：

@Configuration
public class IdGeneratorConfig {
    @Bean
    public IdWorker idWorker() {
        return new IdWorker(1, 1); // workerId, datacenterId
    }
}

三、核心功能实现

3.1 领取流程设计

graph TD
    A[用户请求] --> B{防重复校验}
    B -->|未领取| C[库存校验]
    B -->|已领取| D[返回提示]
    C -->|库存充足| E[创建用户券记录]
    C -->|库存不足| F[返回售罄]
    E --> G[异步扣减库存]

3.2 并发控制方案

数据库乐观锁：在更新库存时添加版本号控制

@Update("UPDATE coupon_stock SET stock=stock-1, version=version+1 " +
      "WHERE coupon_id=#{couponId} AND version=#{version} AND stock>0")
int deductStockWithOptimisticLock(@Param("couponId") String couponId, 
                              @Param("version") int version);

Redis分布式锁：使用Redisson实现领取接口的互斥访问

public boolean acquireLock(String lockKey) {
  RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
  try {
      return lock.tryLock(3, 10, TimeUnit.SECONDS);
  } catch (InterruptedException e) {
      Thread.currentThread().interrupt();
      return false;
  }
}

3.3 限流策略实现

通过Guava RateLimiter实现接口级限流：

@Configuration
public class RateLimiterConfig {
    @Bean
    public RateLimiter couponRateLimiter() {
        return RateLimiter.create(1000); // 每秒1000个请求
    }
}
@RestController
public class CouponController {
    @Autowired
    private RateLimiter rateLimiter;
    @PostMapping("/claim")
    public ResponseEntity<?> claimCoupon(@RequestBody ClaimRequest request) {
        if (!rateLimiter.tryAcquire()) {
            return ResponseEntity.status(429).body("请求过于频繁");
        }
        // 业务处理逻辑
    }
}

四、安全与异常处理

4.1 接口安全设计

签名验证：请求参数添加时间戳和签名，防止重放攻击

public boolean verifySignature(Map<String, String> params, String appSecret) {
  String sortedParams = params.entrySet().stream()
          .filter(e -> !"sign".equals(e.getKey()))
          .sorted(Map.Entry.comparingByKey())
          .map(e -> e.getKey() + "=" + e.getValue())
          .collect(Collectors.joining("&"));
  String expectedSign = DigestUtils.md5Hex(sortedParams + "&key=" + appSecret);
  return expectedSign.equals(params.get("sign"));
}

幂等性处理：通过Token机制保证重复请求的相同效果

4.2 异常处理机制

自定义业务异常类：

public class CouponException extends RuntimeException {
    private final ErrorCode errorCode;
    public CouponException(ErrorCode errorCode) {
        super(errorCode.getMessage());
        this.errorCode = errorCode;
    }
    // getters...
}
@ControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
    @ExceptionHandler(CouponException.class)
    public ResponseEntity<ErrorResponse> handleCouponException(CouponException ex) {
        return ResponseEntity.status(400)
                .body(new ErrorResponse(ex.getErrorCode().getCode(), ex.getMessage()));
    }
}

五、性能优化实践

5.1 异步处理方案

使用Spring的@Async实现异步操作：

@Service
public class CouponService {
    @Async
    public CompletableFuture<Void> asyncDeductStock(String couponId) {
        // 异步扣减库存逻辑
        return CompletableFuture.completedFuture(null);
    }
}
// 调用示例
couponService.asyncDeductStock(couponId).exceptionally(ex -> {
    log.error("异步扣减失败", ex);
    return null;
});

5.2 数据库读写分离

配置主从数据源：

spring:
  datasource:
    master:
      url: jdbc:mysql://master-host:3306/coupon
      username: root
      password: master-pwd
    slave:
      url: jdbc:mysql://slave-host:3306/coupon
      username: root
      password: slave-pwd

5.3 监控体系搭建

集成Prometheus+Grafana实现：

接口响应时间监控
库存预警告警
并发量趋势分析

六、部署与运维建议

6.1 容器化部署

Dockerfile示例：

FROM openjdk:11-jre-slim
ARG JAR_FILE=target/coupon-service.jar
COPY ${JAR_FILE} app.jar
ENTRYPOINT ["java","-jar","/app.jar"]

6.2 弹性伸缩策略

K8s 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: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

6.3 灾备方案设计

多可用区部署
定时数据备份（每小时全量+实时binlog）
蓝绿发布策略

七、测试策略

7.1 单元测试实践

JUnit5+Mockito测试示例：

@ExtendWith(MockitoExtension.class)
class CouponServiceTest {
    @Mock
    private CouponRepository couponRepository;
    @InjectMocks
    private CouponService couponService;
    @Test
    void claimCoupon_WhenStockSufficient_ShouldSuccess() {
        when(couponRepository.findById("C001")).thenReturn(Optional.of(new CouponTemplate(100)));
        when(couponRepository.decreaseStock("C001")).thenReturn(true);
        boolean result = couponService.claimCoupon("U001", "C001");
        assertTrue(result);
    }
}

7.2 压力测试方案

使用JMeter进行全链路压测：

模拟1000并发用户
测试不同库存水平下的响应时间
验证限流策略的有效性

7.3 混沌工程实践

通过Chaos Mesh注入故障：

网络延迟
进程kill
磁盘I/O错误
验证系统的容错能力

八、扩展性设计

8.1 规则引擎集成

接入Drools实现动态规则：

rule "NewUserCoupon"
    when
        $user : User(isNewUser == true)
        $coupon : CouponTemplate(type == "NEW_USER")
    then
        // 发放新人券逻辑
end

8.2 多租户支持

通过Schema隔离实现多租户：

@Configuration
public class MultiTenantDataSourceConfig {
    @Bean
    public DataSource multiTenantDataSource() {
        return new AbstractRoutingDataSource() {
            @Override
            protected Object determineCurrentLookupKey() {
                return TenantContext.getCurrentTenant();
            }
        };
    }
}

8.3 国际化实现

资源文件配置示例：

# messages_en.properties
coupon.claimed=Coupon claimed successfully
# messages_zh.properties
coupon.claimed=优惠券领取成功

九、最佳实践总结

库存预减：初始化时将总库存写入Redis，领取时直接扣减
异步削峰：通过消息队列缓冲高并发请求
灰度发布：新优惠券规则先小流量验证
数据归档：定期归档已过期优惠券数据
全链路追踪：集成SkyWalking实现调用链分析

通过以上架构设计和实现方案，可构建出高可用、高并发的优惠券领取系统。实际开发中需根据具体业务场景调整技术选型，例如电商大促期间可考虑使用更激进的缓存策略，而金融类业务则需要加强安全审计。建议定期进行性能基准测试，持续优化系统瓶颈点。

Java实现优惠券领取系统：从设计到落地的完整指南