一、系统定位与核心目标

促销卡券系统作为企业营销的核心工具，需同时满足用户激励与业务增长双重目标。其核心价值体现在三方面：一是通过差异化卡券设计提升用户转化率（如满减券提升客单价）；二是通过数据追踪优化营销策略（如分析核销率调整发放规则）；三是降低运营成本（如自动化核销减少人工干预）。

系统设计需规避三大陷阱：过度依赖第三方平台导致数据割裂、卡券规则复杂化引发用户困惑、缺乏防刷机制造成资源浪费。建议采用模块化架构，将卡券管理、发放、核销、数据分析等环节解耦，确保各模块可独立迭代。

二、数据库设计：支撑高并发场景

1. 核心表结构

CREATE TABLE coupon_template (
    id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    template_name VARCHAR(50) NOT NULL,
    coupon_type TINYINT NOT NULL COMMENT '1:满减 2:折扣 3:兑换',
    discount_amount DECIMAL(10,2) COMMENT '满减金额',
    discount_rate DECIMAL(5,2) COMMENT '折扣率',
    min_order_amount DECIMAL(10,2) COMMENT '最低消费',
    valid_days INT COMMENT '有效期天数',
    total_quantity INT DEFAULT 0 COMMENT '总发行量',
    remaining_quantity INT DEFAULT 0 COMMENT '剩余量',
    status TINYINT DEFAULT 1 COMMENT '1:启用 0:禁用',
    create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE TABLE user_coupon (
    id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    user_id BIGINT NOT NULL,
    template_id BIGINT NOT NULL,
    coupon_code VARCHAR(32) NOT NULL UNIQUE,
    status TINYINT DEFAULT 0 COMMENT '0:未使用 1:已使用 2:已过期',
    order_id BIGINT COMMENT '关联订单ID',
    use_time DATETIME,
    expire_time DATETIME NOT NULL,
    FOREIGN KEY (template_id) REFERENCES coupon_template(id)
);

2. 索引优化策略

对user_coupon表的user_id、status、expire_time建立复合索引，加速用户卡券列表查询
在coupon_template表的status、coupon_type字段添加索引，提升规则匹配效率
采用分库分表策略处理高并发场景，按template_id哈希分库，单库数据量控制在500万条以内

三、业务逻辑实现：关键环节解析

1. 卡券发放流程

public CouponIssueResult issueCoupon(Long userId, Long templateId) {
    // 1. 校验模板状态
    CouponTemplate template = templateDao.selectById(templateId);
    if (template == null || template.getStatus() != 1) {
        throw new BusinessException("卡券模板不可用");
    }
    // 2. 校验库存
    if (template.getRemainingQuantity() <= 0) {
        throw new BusinessException("卡券已领完");
    }
    // 3. 生成唯一码（时间戳+用户ID+随机数）
    String couponCode = generateCouponCode(userId);
    // 4. 创建用户卡券记录
    UserCoupon userCoupon = new UserCoupon();
    userCoupon.setUserId(userId);
    userCoupon.setTemplateId(templateId);
    userCoupon.setCouponCode(couponCode);
    userCoupon.setExpireTime(calculateExpireTime(template.getValidDays()));
    // 5. 更新库存（使用Redis原子操作）
    boolean updateSuccess = redisTemplate.opsForValue().decrement("coupon:stock:" + templateId) >= 0;
    if (!updateSuccess) {
        throw new BusinessException("库存更新失败");
    }
    // 6. 异步记录发放日志
    asyncLogService.recordIssueLog(userId, templateId, couponCode);
    return new CouponIssueResult(couponCode, userCoupon.getExpireTime());
}

2. 核销防刷机制

用户行为分析：统计用户30天内领取卡券次数，超过阈值触发人工审核
设备指纹校验：通过IP、User-Agent、设备ID生成唯一标识，限制单设备每日领取上限
核销频率控制：同一卡券类型核销间隔不得少于24小时
异常订单拦截：核销时校验订单金额是否符合卡券规则，防止虚假交易

四、高可用架构设计

1. 分布式锁实现

public boolean tryAcquireCouponLock(Long templateId) {
    String lockKey = "coupon:lock:" + templateId;
    try {
        // 尝试获取锁，设置10秒过期时间
        Boolean success = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return Boolean.TRUE.equals(success);
    } catch (Exception e) {
        log.error("获取卡券锁失败", e);
        return false;
    }
}

2. 异步处理方案

使用RabbitMQ实现卡券发放异步化，配置死信队列处理失败消息
核销日志采用Kafka流式处理，每分钟批量写入数据库
定时任务补偿机制：每小时扫描未完成的异步任务进行重试

五、数据驱动优化

1. 核心指标监控

指标名称	计算公式	监控频率	预警阈值
发放成功率	成功数/请求数	实时	<95%
核销率	已使用数/发放总数	每日	<30%
成本收益率	(核销金额-成本)/成本	每周	<1:3
刷单拦截率	拦截数/异常请求数	实时	>5%

2. A/B测试框架

卡券类型测试：对比满减券与折扣券的转化效果
发放渠道测试：评估APP推送与短信发放的ROI差异
有效期测试：分析3天/7天/30天有效期对核销率的影响

六、安全合规设计

1. 数据加密方案

卡券码采用AES-256加密存储，密钥分层管理
用户敏感信息（如手机号）通过SHA-256哈希处理
传输层启用TLS 1.2协议，禁用弱密码套件

2. 审计日志规范

记录操作类型（发放/核销/冻结）
记录操作人员ID及IP地址
日志保留周期不少于180天
支持按用户ID、卡券类型等维度检索

七、实施路线图建议

基础建设期（1-2周）：完成数据库设计、核心API开发、基础防刷机制
功能完善期（3-4周）：实现异步处理、数据监控、A/B测试模块
压力测试期（1周）：模拟10万级并发发放场景，优化系统瓶颈
上线观察期（2周）：监控关键指标，建立应急响应机制

系统上线后需持续优化：每月分析核销数据调整卡券规则，每季度升级防刷算法，每年重构过期代码模块。建议采用蓝绿部署方式降低升级风险，配置自动回滚机制保障业务连续性。

促销卡券系统设计指南：构建高效营销引擎