高并发场景下10万优惠券发放方案：百万用户抢券系统设计指南

2025年11月6日 互联网

一、系统架构设计：分层与解耦

1.1 微服务架构拆分

将系统拆分为用户服务、优惠券服务、订单服务、库存服务四大核心模块，通过API网关实现统一入口。各服务独立部署，使用gRPC进行内部通信，降低单点故障风险。例如用户服务负责身份验证，优惠券服务处理发放逻辑，库存服务管理优惠券库存。

1.2 读写分离与分库分表

数据库采用主从架构，写请求走主库，读请求走从库。针对用户表和优惠券表，按用户ID哈希分库分表，避免单表数据量过大。例如将用户表分为4个库，每个库16张表，支持横向扩展。

1.3 缓存层设计

使用Redis集群作为缓存中间件，存储用户信息、优惠券模板、库存快照等数据。设置两级缓存：本地缓存（Caffeine）处理热点数据，分布式缓存（Redis）保证数据一致性。例如将优惠券库存缓存至Redis，设置5秒过期时间，异步更新数据库。

二、并发控制策略：限流与削峰

2.1 令牌桶算法限流

在API网关层实现令牌桶限流，每秒发放1000个令牌，超出令牌数的请求进入等待队列或直接拒绝。使用Guava RateLimiter实现，示例代码如下：

  1. RateLimiter limiter = RateLimiter.create(1000.0); // 每秒1000个请求
  2. if (limiter.tryAcquire()) {
  3.     // 处理请求
  4. } else {
  5.     // 返回429状态码
  6. }

2.2 队列削峰填谷

引入RabbitMQ消息队列，将用户抢券请求转为消息存入队列，消费者以固定速率处理。设置预取计数（prefetch count）为100，避免消费者积压。例如每秒处理500条消息，确保系统平稳运行。

2.3 分布式锁控制

针对优惠券库存更新，使用Redis SETNX实现分布式锁。锁键包含优惠券ID和用户ID，设置3秒过期时间。示例代码如下：

  1. String lockKey = "coupon:lock:" + couponId;
  2. Boolean locked = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, userId, 3, TimeUnit.SECONDS);
  3. if (Boolean.TRUE.equals(locked)) {
  4.     try {
  5.         // 扣减库存
  6.     } finally {
  7.         redisTemplate.delete(lockKey);
  8.     }
  9. }

三、数据一致性保障：事务与补偿

3.1 分布式事务方案

采用TCC（Try-Confirm-Cancel）模式处理优惠券发放事务。Try阶段预留库存，Confirm阶段正式扣减，Cancel阶段回滚资源。例如：

  • Try：检查库存，冻结1张优惠券
  • Confirm：更新库存，记录发放日志
  • Cancel：释放冻结的优惠券

3.2 异步补偿机制

通过定时任务扫描异常数据，对未完成的TCC事务进行补偿。例如每小时执行一次补偿任务，检查状态为TRYING的记录，超时则触发Cancel。

3.3 最终一致性设计

对于非核心数据（如用户领取记录），采用本地消息表实现最终一致性。业务操作时写入消息表，异步任务将消息推送至MQ，消费者处理后更新状态。

四、用户体验优化：降级与容错

4.1 页面降级策略

前端实现静态页面缓存，当后端服务不可用时，展示预渲染的HTML页面。例如将抢券按钮置灰，显示”系统繁忙，请稍后重试”。

4.2 请求合并与压缩

使用Protocol Buffers替代JSON传输数据，减少网络开销。前端将多个请求合并为一个批量请求，后端批量处理后返回结果。

4.3 熔断机制实现

集成Hystrix实现服务熔断，当优惠券服务错误率超过50%时，快速失败并返回降级数据。设置熔断器半开状态，定期检测服务恢复情况。

五、监控与告警体系

5.1 实时指标监控

通过Prometheus采集QPS、响应时间、错误率等指标，Grafana展示实时仪表盘。设置告警规则：

  • QPS > 2000时触发一级告警
  • 平均响应时间 > 500ms时触发二级告警

5.2 日志追踪系统

引入ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）构建日志平台，通过TraceID追踪请求链路。例如在日志中记录用户ID、优惠券ID、处理阶段等信息。

5.3 压测与容量规划

使用JMeter进行全链路压测，模拟100万用户并发。根据压测结果调整资源配额，例如将优惠券服务实例从4个扩展至8个。

六、法律合规与风控

6.1 用户身份核验

接入公安部身份证核验接口，确保用户真实性。限制每个身份证号每日领取次数，防止刷单行为。

6.2 资金安全防护

优惠券金额与用户账户隔离存储，使用HTTPS加密传输。设置资金变动短信通知，异常操作触发人工审核。

6.3 数据隐私保护

遵循GDPR规范，用户数据加密存储，访问日志保留6个月。提供数据导出与删除功能，满足用户隐私权要求。

七、扩展性设计：弹性与灰度

7.1 容器化部署

使用Kubernetes管理服务实例，通过HPA（水平自动扩缩）根据CPU利用率动态调整Pod数量。例如设置CPU>70%时扩容，<30%时缩容。

7.2 灰度发布策略

新版本先发布至10%流量，观察错误率与性能指标。逐步扩大流量比例，最终全量发布。使用Nginx的split_clients模块实现流量分割。

7.3 多活架构设计

在三个地域部署服务节点，通过DNS智能解析实现就近访问。数据同步采用MySQL Group Replication，确保跨地域数据一致性。

本方案通过分层架构、并发控制、数据一致性保障等手段，有效解决100万用户抢10万优惠券的技术挑战。实际实施时需结合具体业务场景调整参数，例如根据优惠券类型调整限流阈值，根据用户画像优化缓存策略。建议先在测试环境进行全链路压测，验证系统承载能力后再上线。

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