一、项目背景与核心挑战

电商优惠券系统是提升用户转化率的核心工具，但在亿级流量场景下需解决三大挑战：高并发请求处理（如秒杀场景）、数据一致性保障（库存扣减、状态同步）、系统稳定性维护（防刷、防超发）。以某头部电商为例，其优惠券系统需支撑每秒10万+请求，库存准确率要求99.999%，系统可用性达99.95%。

二、系统架构设计

1. 分层架构设计

采用经典三层架构：

• 接入层：Nginx负载均衡 + 限流组件（如Sentinel），通过动态权重分配将请求路由至不同机房。
• 业务层：微服务化拆分，核心服务包括：
  • 优惠券模板服务（管理规则、有效期）
  • 优惠券领取服务（防刷、限频）
  • 优惠券核销服务（与订单系统交互）
• 数据层：MySQL分库分表（按用户ID哈希分1024库）+ Redis集群（缓存优惠券状态、库存）

2. 高并发优化方案

• 异步化处理：领取请求通过MQ（如RocketMQ）削峰，异步更新数据库。

  // 伪代码：异步领取逻辑
  public void领取优惠券(用户ID, 模板ID) {
      if (Redis.decrement(库存Key) <= 0) {
          throw new 库存不足异常();
      }
      MQ.send(new 领取消息(用户ID, 模板ID));
  }

• 缓存策略：
  • 多级缓存：本地Cache（Caffeine） + 分布式Cache（Redis）
  • 缓存预热：大促前提前加载热门优惠券数据
• 数据库优化：
  • 读写分离：主库写，从库读
  • 热点库拆分：将高频访问的优惠券表单独分库

三、核心功能实现

1. 优惠券模板管理

• 字段设计：

  CREATE TABLE coupon_template (
      id BIGINT PRIMARY KEY,
      name VARCHAR(100),
      rule JSON,  -- 存储满减、折扣等规则
      start_time DATETIME,
      end_time DATETIME,
      total_count INT,  -- 总库存
      remaining_count INT  -- 剩余库存
  );

• 规则引擎：使用Drools实现复杂规则（如“满100减20且仅限家电类目”）。

2. 领取防刷控制

• IP限频：通过Redis记录单位时间内的领取次数。

  # 伪代码：IP限频
  def check_ip_limit(ip):
      key = f"coupon{ip}"
      current = Redis.incr(key)
      if current == 1:
          Redis.expire(key, 60)  # 1分钟内限10次
      return current <= 10

• 用户行为分析：结合风控系统识别机器行为（如同一设备频繁领取）。

3. 核销与订单关联

• 分布式锁：使用Redisson保证核销的原子性。

  RLock lock = redissonClient.getLock("coupon_lock:" + couponId);
  try {
      lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
      // 查询优惠券状态
      // 更新为已使用
  } finally {
      lock.unlock();
  }

• 事务处理：核销与订单创建在同一个事务中，避免数据不一致。

四、高可用保障

1. 容灾设计

• 多活架构：部署在3个可用区，通过DNS智能解析实现故障自动切换。
• 数据备份：MySQL每日全量备份 + 实时Binlog同步至异地机房。

2. 监控与告警

• 指标监控：
  • QPS、错误率、响应时间（Prometheus + Grafana）
  • 库存水位、领取成功率（自定义Metric）
• 告警策略：
  • 错误率 >1% 触发P0告警
  • 库存剩余<10% 触发补货提醒

五、实战案例：秒杀优惠券优化

1. 场景描述

某大促期间需发放10万张“满200减50”优惠券，预计峰值QPS达50万/秒。

2. 优化方案

• 预加载：活动前1小时将优惠券数据加载至Redis。
• 队列削峰：使用RabbitMQ的“惰性队列”模式，控制消费速率。
• 降级策略：
  • 库存不足时返回“稍后再试”
  • 系统过载时返回“活动太火爆，请稍后”

3. 效果数据

• 优化后QPS稳定在12万/秒
• 库存准确率100%
• 系统无故障运行

六、总结与建议

1. 架构设计原则：先分库后分表，先缓存后异步。
2. 测试要点：
   • 全链路压测（使用JMeter模拟真实用户行为）
   • 混沌工程（随机杀死服务实例验证容错能力）
3. 演进方向：
   • 引入Serverless处理非核心逻辑
   • 使用AI预测流量峰值，动态扩容

开发建议：从单体架构快速验证业务逻辑，再逐步拆分微服务；优先保障核心路径（领取、核销）的稳定性，非核心功能（如优惠券分享）可后期迭代。