一、系统架构设计：分层与模块化

ShopXO活动营销系统的技术架构遵循”高内聚、低耦合”原则，采用经典的三层架构（表现层、业务逻辑层、数据访问层）与微服务化模块设计相结合的方式。

1.1 分层架构实现

表现层基于Vue.js构建动态响应式界面，通过Axios实现与后端API的异步通信。例如，活动配置页面的数据加载逻辑如下：

// 活动配置页面数据加载示例
async loadActivityData(activityId) {
  try {
    const response = await axios.get(`/api/activity/${activityId}`);
    this.activityData = response.data;
    this.initRuleEngine(response.data.rules);
  } catch (error) {
    console.error('数据加载失败:', error);
  }
}

业务逻辑层采用Spring Boot框架，通过注解式开发实现服务解耦。核心活动服务类设计如下：

@Service
public class ActivityServiceImpl implements ActivityService {
    @Autowired
    private RuleEngine ruleEngine;
    @Override
    public ActivityResult execute(ActivityContext context) {
        // 规则引擎集成
        ValidationResult validationResult = ruleEngine.validate(context);
        if (!validationResult.isValid()) {
            throw new BusinessException("活动规则校验失败");
        }
        // 业务逻辑处理...
    }
}

数据访问层使用MyBatis-Plus框架，通过动态SQL实现复杂查询。例如优惠券发放记录查询：

<!-- 动态SQL查询示例 -->
<select id="selectByCondition" resultType="CouponRecord">
    SELECT * FROM coupon_record
    <where>
        <if test="userId != null">AND user_id = #{userId}</if>
        <if test="status != null">AND status = #{status}</if>
        <if test="startTime != null">AND create_time >= #{startTime}</if>
    </where>
    ORDER BY create_time DESC
</select>

1.2 模块化设计

系统划分为6大核心模块：

• 活动配置模块：支持满减、折扣、抽奖等12种营销玩法配置
• 用户参与模块：处理用户行为追踪与参与资格校验
• 奖品管理模块：实现虚拟奖品、实物奖品的库存控制
• 数据分析模块：提供实时活动效果看板
• 规则引擎模块：基于Drools实现复杂业务规则管理
• 通知服务模块：集成短信、邮件、Push多渠道通知

二、核心功能实现：规则引擎与分布式锁

2.1 动态规则引擎实现

采用Drools规则引擎实现营销规则的动态配置，规则文件示例：

// 满减规则示例
rule "FullReductionRule"
    when
        $order : Order(totalAmount >= 100 && totalAmount < 200)
        $activity : Activity(type == "full_reduction")
    then
        $order.setDiscount(10);
        update($order);
end

规则管理界面提供可视化配置，支持规则优先级调整与AB测试分组。

2.2 分布式锁机制

在高并发场景下，采用Redis+Redisson实现分布式锁：

// 优惠券领取分布式锁示例
public boolean tryAcquireCoupon(String couponId, String userId) {
    RLock lock = redissonClient.getLock("coupon:" + couponId);
    try {
        boolean acquired = lock.tryLock(3, 10, TimeUnit.SECONDS);
        if (acquired) {
            // 检查库存并扣减
            return couponService.acquire(couponId, userId);
        }
    } catch (InterruptedException e) {
        Thread.currentThread().interrupt();
    } finally {
        if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
            lock.unlock();
        }
    }
    return false;
}

三、性能优化策略

3.1 数据库优化

• 分表策略：按活动ID哈希分10张表，解决单表数据量过大问题
• 索引优化：在user_id、activity_id、create_time等字段建立复合索引
• 读写分离：主库负责写操作，从库通过MySQL Proxy实现读负载均衡

3.2 缓存策略

• 多级缓存：本地Cache（Caffeine）+ 分布式Cache（Redis）
• 缓存预热：活动开始前30分钟加载基础数据到缓存
• 缓存失效策略：采用互斥锁解决缓存击穿问题

3.3 异步处理

关键业务场景采用消息队列解耦：

// 订单处理异步化示例
@Async
public void processOrderAsync(Order order) {
    // 奖品发放逻辑
    prizeService.distribute(order);
    // 数据统计
    statisticsService.record(order);
    // 通知服务
    notificationService.send(order);
}

四、系统部署与运维

4.1 容器化部署

采用Docker+Kubernetes实现环境标准化：

# 活动服务Dockerfile示例
FROM openjdk:11-jre-slim
COPY target/activity-service.jar /app.jar
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "/app.jar"]

通过Helm Chart管理K8s部署，支持灰度发布与自动回滚。

4.2 监控体系

构建Prometheus+Grafana监控平台：

• 业务指标：活动参与率、转化率、奖品发放率
• 系统指标：QPS、响应时间、错误率
• 告警规则：当错误率超过5%时触发告警

五、开发实践建议

1. 规则配置优先：将80%的业务规则通过配置实现，减少代码变更
2. 幂等设计：关键操作必须实现幂等性，防止重复提交
3. 限流策略：在网关层实现QPS限流，保护后端服务
4. 数据归档：定期将历史活动数据归档至冷存储
5. 混沌工程：定期进行故障注入测试，提升系统容错能力

该架构已支撑日均百万级活动参与量，在618、双11等大促期间保持99.95%的可用性。通过持续的技术演进，系统能够快速响应业务变化，为电商营销提供强有力的技术支撑。