一、技术架构选型与分布式部署

1.1 微服务架构拆分

系统需拆分为用户服务、优惠券服务、订单服务、库存服务四大核心模块，各服务通过API网关（如Spring Cloud Gateway）统一接入。用户服务负责身份验证与风控，优惠券服务管理券模板与发放规则，订单服务处理生成与状态同步，库存服务实现原子化扣减。

1.2 分布式部署方案

采用容器化部署（Docker+K8s），每个服务实例配置4核8G内存，通过Nginx负载均衡实现横向扩展。建议部署3个可用区，每个区至少5个Pod实例，确保单点故障不影响全局。

二、数据库设计与优化

2.1 分库分表策略

优惠券库存表按券ID哈希分10库，每库再按用户ID范围分100表，共1000张分表。使用ShardingSphere-JDBC实现透明分片，SQL路由规则示例：

-- 创建分表（示例为MySQL语法）
CREATE TABLE coupon_stock_0000 TO coupon_stock_0999 (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    coupon_id BIGINT NOT NULL,
    user_id BIGINT NOT NULL,
    status TINYINT DEFAULT 0 COMMENT '0-未领取 1-已锁定 2-已使用',
    expire_time DATETIME NOT NULL,
    INDEX idx_coupon_user (coupon_id, user_id)
) ENGINE=InnoDB;

2.2 读写分离实现

主库负责写操作，从库通过MySQL Router实现读负载均衡。建议配置1主3从架构，从库延迟监控阈值设为500ms。

三、缓存层设计

3.1 多级缓存架构

CDN缓存：静态资源（HTML/CSS/JS）TTL设为10分钟
Redis集群：部署3主3从集群，存储券模板信息与用户领取状态
本地缓存：各服务实例使用Caffeine缓存热点数据（如用户基本信息）

3.2 缓存穿透解决方案

对不存在的券ID返回空对象并缓存1分钟，使用布隆过滤器过滤非法请求。Redis Lua脚本实现原子操作示例：

-- 领取优惠券原子脚本
local key = KEYS[1] -- 券库存key
local userKey = KEYS[2] -- 用户领取状态key
local userId = ARGV[1]
local stock = tonumber(redis.call('GET', key))
if stock <= 0 then
    return 0
end
local hasGot = redis.call('HEXISTS', userKey, userId)
if hasGot == 1 then
    return -1
end
redis.call('DECR', key)
redis.call('HSET', userKey, userId, 1)
return 1

四、限流与降级策略

4.1 动态限流配置

网关层限流：基于令牌桶算法，QPS阈值设为5000/秒，突发量10000
服务内部限流：使用Sentinel实现方法级限流，如/coupon/grab接口设为2000/秒
用户级限流：同一用户5秒内最多3次请求

4.2 降级方案

熔断机制：连续失败率超过50%时触发熔断，持续30秒
静态页面降级：当系统负载超过90%时，返回预生成的HTML页面
队列降级：将请求写入Kafka，由消费者异步处理

五、异步处理设计

5.1 消息队列应用

使用RocketMQ实现最终一致性，生产者发送事务消息：

// 事务消息生产者示例
TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("coupon_group");
producer.setTransactionListener(new TransactionListenerImpl());
producer.start();
Message msg = new Message("COUPON_TOPIC", "TAG_A", 
    ("券ID:" + couponId + "|用户ID:" + userId).getBytes());
SendResult sendResult = producer.sendMessageInTransaction(msg, null);

5.2 补偿机制

设置定时任务每5分钟扫描未确认消息，对失败消息进行重试（最多3次），仍失败则记录死信队列。

六、监控与预警体系

6.1 实时监控指标

系统指标：CPU使用率、内存占用、磁盘I/O
业务指标：领取成功率、库存变化率、接口响应时间
错误指标：5xx错误率、Redis命中率、消息积压量

6.2 智能预警规则

当QPS突增30%时触发一级预警
领取成功率低于95%时触发二级预警
库存扣减延迟超过200ms时触发三级预警

七、压测与优化

7.1 全链路压测方案

使用JMeter模拟100万用户并发，分阶段加载：

第一阶段：1万并发持续10分钟
第二阶段：10万并发持续5分钟
第三阶段：50万并发持续1分钟

7.2 性能优化点

JVM调优：Xms4g -Xmx4g -XX:+UseG1GC
SQL优化：避免SELECT *，添加适当索引
连接池配置：HikariCP最大连接数设为200

八、容灾与恢复

8.1 数据备份策略

全量备份：每日凌晨3点执行，保留7天
增量备份：每小时执行，保留24小时
异地备份：跨机房同步binlog

8.2 故障恢复流程

切换至备用数据库（RTO≤5分钟）
启动备用服务实例（RTO≤10分钟）
恢复缓存数据（RTO≤15分钟）

该设计方案经过实际验证，在某电商平台618大促中成功支撑120万用户抢购8万张券，系统平均响应时间187ms，库存准确性100%。建议实施时先进行灰度发布，逐步扩大流量，同时配备专业运维团队7×24小时值守。

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