一、系统设计核心目标与业务场景

促销卡券系统作为电商、零售及服务业的核心营销工具，需满足三大核心目标：精准触达用户（通过定向发放提升转化率）、灵活配置规则（支持满减、折扣、赠品等多样化促销形式）、保障交易安全（防止卡券盗刷、超发等风险）。其典型业务场景包括：新用户注册礼、节日大促、会员专属优惠、裂变分享奖励等。

设计时需重点关注三类用户角色：运营人员（需快速配置卡券规则）、开发者（需稳定可靠的API接口）、终端用户（需流畅的领取与核销体验）。例如，某电商平台在“618”大促中，通过卡券系统实现单日发放10万张优惠券，核销率达65%，直接带动GMV增长22%。

二、数据库架构设计：支撑高并发与复杂规则

1. 核心表结构与关系

系统需设计五类核心表：

• 卡券模板表（coupon_template）：存储卡券类型（满减/折扣/兑换）、面值、有效期、使用范围（全店/品类/单品）等元数据。
• 卡券实例表（coupon_instance）：记录用户领取的卡券唯一ID、状态（未使用/已使用/已过期）、绑定用户ID。
• 用户卡券关联表（user_coupon）：建立用户与卡券的多对多关系，支持批量查询用户可用卡券。
• 核销记录表（coupon_usage）：记录核销时间、订单ID、核销金额，用于财务对账。
• 规则配置表（rule_config）：存储发放条件（如用户标签、消费金额）、叠加规则（是否可与其他优惠同享）。

2. 索引优化与查询性能

针对高并发场景，需在以下字段建立索引：

-- 卡券实例表索引示例
CREATE INDEX idx_coupon_user ON coupon_instance(user_id, status);
CREATE INDEX idx_coupon_expire ON coupon_instance(expire_time);

通过索引优化，可将用户卡券列表查询响应时间从500ms降至50ms以内。

3. 分库分表策略

当卡券实例表数据量超过5000万条时，建议按用户ID哈希分库，按有效期月份分表。例如：

// 分库分表示例（伪代码）
public String getTableName(Long userId, Date expireTime) {
    int dbIndex = userId.hashCode() % 4; // 4个数据库
    int tableSuffix = expireTime.getMonth() % 3; // 每月一个表，3个月轮转
    return "coupon_instance_" + dbIndex + "_" + tableSuffix;
}

三、业务逻辑层设计：规则引擎与状态机

1. 规则引擎实现

采用策略模式实现卡券发放规则，核心类设计如下：

// 规则接口
public interface CouponRule {
    boolean isMatch(UserContext context);
    CouponTemplate generateCoupon();
}
// 具体规则实现示例
public class NewUserRule implements CouponRule {
    @Override
    public boolean isMatch(UserContext context) {
        return context.getUser().getRegisterDays() < 7;
    }
    @Override
    public CouponTemplate generateCoupon() {
        return new CouponTemplate(Type.DISCOUNT, 0.9, 30); // 9折券，30天有效期
    }
}

通过规则引擎，运营人员可动态组合规则（如“新用户+首单满100减20”），无需修改代码。

2. 卡券状态机设计

卡券生命周期包含五种状态：未领取、已领取未使用、已使用、已过期、已退款。状态转换需严格校验：

graph TD
    A[未领取] -->|用户领取| B[已领取未使用]
    B -->|用户核销| C[已使用]
    B -->|超过有效期| D[已过期]
    C -->|订单退款| E[已退款]

状态变更需通过事务保证原子性，例如核销操作：

BEGIN TRANSACTION;
-- 1. 更新卡券状态
UPDATE coupon_instance SET status = 'USED' WHERE id = ? AND status = 'UNUSED';
-- 2. 记录核销日志
INSERT INTO coupon_usage(coupon_id, order_id, amount) VALUES(?, ?, ?);
COMMIT;

四、接口规范与安全机制

1. RESTful API设计

核心接口包括：

• 领取接口：POST /api/coupon/claim，参数：用户ID、卡券模板ID、领取渠道。
• 核销接口：POST /api/coupon/use，参数：卡券实例ID、订单ID、核销密码（可选）。
• 查询接口：GET /api/coupon/list，参数：用户ID、状态过滤。

响应示例：

{
    "code": 200,
    "data": {
        "couponId": "C1001",
        "templateId": "T2001",
        "status": "UNUSED",
        "expireTime": "2023-12-31"
    }
}

2. 安全防护措施

• 防刷接口：通过IP限流（如单IP每分钟100次请求）、用户行为分析（如短时间内大量领取）。
• 核销验证：要求客户端上传核销密码（卡券背面密码）、订单金额校验（防止篡改）。
• 数据加密：敏感字段（如用户ID、卡券ID）使用AES-256加密存储。

五、高并发场景优化方案

1. 缓存策略

• 热点卡券缓存：将热门卡券模板信息缓存至Redis，TTL设为5分钟。
• 用户卡券列表分页：首次查询全量ID，后续通过SCAN命令增量获取。

2. 异步处理

• 卡券发放：通过消息队列（如Kafka）解耦发放请求与实际写库操作。
• 核销通知：核销成功后异步通知订单系统，避免同步调用超时。

3. 降级方案

• 读降级：当数据库连接池耗尽时，返回“系统繁忙”提示，而非阻塞等待。
• 写降级：核销失败时记录日志，后续通过补偿任务重试。

六、监控与运维体系

1. 核心指标监控

• 发放成功率：成功发放数/请求总数，目标≥99.9%。
• 核销率：已使用卡券数/已领取卡券数，反映活动效果。
• 系统响应时间：P99≤200ms。

2. 日志与告警

• 操作日志：记录所有卡券状态变更操作，便于审计。
• 异常告警：当连续5分钟核销失败率超过5%时触发告警。

七、实际案例：某电商平台的优化实践

某电商平台在“双11”前对卡券系统进行升级：

1. 数据库分片：将单库拆分为4个分库，QPS从3000提升至12000。
2. 规则引擎重构：采用Drools规则引擎，规则配置时间从2小时缩短至10分钟。
3. 缓存优化：通过Redis集群缓存用户卡券列表，查询延迟从800ms降至80ms。
   最终系统支撑了单日500万张卡券的发放与核销，0故障运行。

八、总结与建议

促销卡券系统的设计需平衡灵活性（支持多样促销规则）、性能（高并发下的稳定性）、安全性（防止数据泄露与资金损失）。建议：

1. 初期规划：按用户量级预估分库分表策略，避免后期迁移成本。
2. 规则配置：提供可视化规则编辑器，降低运营人员使用门槛。
3. 灾备方案：定期进行全量数据备份，开展混沌工程演练。

通过本文的设计方案，企业可快速构建一个高效、稳定的促销卡券系统，为营销活动提供强有力的技术支撑。