正文   

Hollis的新书限时折扣中,一本深入讲解Java基础的干货笔记!


1 Scenario 场景

电商大厂常见促销手段:

  • 优惠券

  • 拼团

  • 砍价

  • 老带新


1.1 优惠券的种类

  • 满减券

  • 直减券

  • 折扣券

1.2 优惠券系统的核心流程

1.2.1 发券

发券的方式:同步发送 or 异步发送

1.2.2 领券
  • 谁能领?

    所有用户 or 指定的用户

  • 领取上限

    一个优惠券最多能领取多少张?

  • 领取方式

    用户主动领取 or 自动发放被动领取

1.2.3 用券
  • 作用范围

    商品、商户、类目

  • 计算方式

    是否互斥、是否达到门槛等

1.3 需求拆解

1.3.1 商家侧
  • 创建优惠券

  • 发送优惠券

1.3.2 用户侧
  • 领取优惠券

  • 下单

  • 使用优惠券

  • 支付

2 Service 服务

2.1 服务结构设计

43b4387d12e45d7ed3364a25e71342d3.png

2.2 优惠券系统设计技术难点

  • 券的分布式事务,使用券的过程会出现的分布式问题分析?

  • 如何防止超发?

  • 如何大批量给用户发券?

  • 如何限制券的使用条件?

  • 如何防止用户重复领券?


3 Storage存储

3.1 表单设计

券批次(券模板),coupon_batch

指一批优惠券的抽象、模板,包含优惠券的大部分属性。

如商家创建了一批优惠券,共1000张,使用时间为2022-11-11 00:00:00 ~ 2022-11-11 23:59:59,规定只有数码类目商品才能使用,满100减50。

发放到用户的一个实体,已与用户绑定。

如将某批次的优惠券中的一张发送给某个用户,此时优惠券属于用户。

规则

优惠券的使用有规则和条件限制,比如满100减50券,需要达到门槛金额100元才能使用。

19f731f1f79583352c678147a524d701.png

券批次表 coupon_batch

af2ded16f3598b4aa3948cbccc89d0a8.png

规则表 rule:

4797bde9f125da7f0a2f5d3bf9bd540e.png

规则内容:

{ 
  threshold: 5.01 // 使用门槛 
  amount: 5 // 优惠金额 
  use_range: 3 // 使用范围,0—全场,1—商家,2—类别,3—商品 
  commodity_id: 10 // 商品 id 
  receive_count: 1 // 每个用户可以领取的数量 
  is_mutex: true // 是否互斥,true 表示互斥,false 表示不互斥 
  receive_started_at: 2020-11-1 00:08:00 // 领取开始时间 
  receive_ended_at: 2020-11-6 00:08:00 // 领取结束时间 
  use_started_at: 2020-11-1 00:00:00 // 使用开始时间 
  use_ended_at: 2020-11-11 11:59:59 // 使用结束时间 
}

优惠券表 coupon:

create table t_coupon
(
    coupon_id     int          null comment '券ID,主键',
    user_id       int          null comment '用户ID',
    batch_id      int          null comment '批次ID',
    status        int          null comment '0-未使用、1-已使用、2-已过期、3-冻结',
    order_id      varchar(255) null comment '对应订单ID',
    received_time datetime     null comment '领取时间',
    validat_time  datetime     null comment '有效日期',
    used_time     datetime     null comment '使用时间'
);

3.2 建券

1、新建规则

INSERT INTO rule (name, type, rule_content) 
VALUES(“满减规则”, 0, '{ 
                         threshold: 100 
                         amount: 10 
                         ...... 
                       }');

2、新建优惠券批次

INSERT INTO coupon_batch (coupon_name, rule_id, total_count )
VALUES(“劳斯莱斯5元代金券”, 1010, 10000);

3.3 发券

2b6174fc8797a6fe5dbf00c92cb0aa3c.png

1d66b7251afbd7d69595879bcf367b64.png

如何给大量用户发券?

异步发送!

触达系统
  • 短信、邮件

    可通过调用第三方接口的方式实现

  • 站内信

    通过数据库插入记录来实现

信息表 message

create table t_message
(
    id         int null comment '信息ID',
    send_id    int null comment '发送者id',
    rec_id     int null comment '接受者id',
    content    vachar(255) comment '站内信内容',
    is_read    int null comment '是否已读',
    send_time  datetime comment '发送时间'
)
comment '信息表';

先考虑用户量很少的情况,商家要给所有人发站内信,则先遍历用户表,再按照用户表中的所有用户依次将站内信插入到 message 表中。这样,如果有100个用户,则群发一条站内信要执行100个插入操作。

系统用户数增加到w级

发一条站内信,就得重复插入上万条数据。而且这上万条数据的 content 一样!假设一条站内信占100K,发一次站内信就要消耗十几M。对此,可将原来的表拆成两个表:

信息表 message

f4fd5be66fb6e0a376e88769cfdc29f5.png

信息内容表 message_content

0ec4a63c5d8b4ffb4357fa1471df077e.png

发一封站内信的步骤
  1. 往 message_content 插入站内信的内容

  2. 在 message 表中,给所有用户插入一条记录,标识有一封站内信


千w级用户数

这就有【非活跃用户】的问题,假设注册用户一千万,根据二八原则,其中活跃用户占20%。若采用上面拆成两个表的情况,发一封“站内信”,得执行一千万个插入操作。可能剩下80%用户基本都不会再登录,其实只需对其中20%用户插入数据。

信息表 message:

create table t_message
(
    id         int null comment '信息 ID',
    # send_id    int null comment '发送者 id', 去除该字段
    rec_id     int null comment '接受者 id',
    message_id int null comment '外键,信息内容',
    is_read    int null comment '是否已读'
)
    comment '信息表';
create table t_message_content
(
    id        int          null comment '信息内容id',
    send_id     int         null comment '发送者id',
    content   varchar(255) null comment '内容',
    send_time datetime     null comment '发送时间'
);
用户侧操作

登录后,首先查询 message_content 中的那些没有在 message 中有记录的数据,表示是未读的站内信。在查阅站内信的内容时,再将相关的记录插入 message。

系统侧操作

发站内信时:

  • 只在 message_content 插入站内信的主体内容

  • message 不插入记录

给 10W 用户发券

d95b9d6e3d44a0c5dbe6434c14b769fa.png

有什么问题?重复消费,导致超发!

  1. 运营提供满足条件的用户文件,上传到发券管理后台并选择要发送的优惠券

  2. 管理服务器根据【用户ID】、【券批次ID】生成消息,发送到MQ

  3. 优惠券服务器消费消息

# 记住使用事务哦!
INSERT INTO coupon (user_id, coupon_id,batch_id)
  VALUES(1001, 66889, 1111);


UPDATE coupon_batch SET total_count = total_count - 1,
                          assign_count = assign_count + 1
                      WHERE batch_id = 1111 AND total_count > 0;

3.4 领券

步骤
  1. 校验优惠券余量

SELECT total_count FROM coupon_batch 
  WHERE batch_id = 1111;
  1. 新增优惠券用户表,扣减余量

# 注意事务!
INSERT INTO coupon (user_id, coupon_id,batch_id)
  VALUES(1001, 66889, 1111); 


UPDATE coupon_batch SET total_count = total_count - 1,
                          assign_count = assign_count + 1
                      WHERE batch_id = 1111 AND total_count > 0;

用户领券过程中,其实也会出现类似秒杀场景。秒杀场景下会有哪些问题,如何解决?

00ffc50cc9050c5a182af130e23e6245.png

用户重复领取或多领

Redis 数据校验!

  1. 领券前,先查缓存

# 判断成员元素是否是集合的成员
SISMEMBER KEY VALUE
SISMEMBER batch_id:1111:user_id 1001
  1. 领券

  2. 领券后,更新缓存

# 将一或多个成员元素加入到集合中,已经存在于集合的成员元素将被忽略 
SADD KEY VALUE1......VALUEN
SADD batch_id:1111:user_id 1001

3.5 用券

何时校验优惠券使用规则?

  1. 确认订单(√)

  2. 提交订单

  3. 立即付款

确认订单页,对优惠券进行校验:

  • 判断是否过期

  • 判断适用范围

  • 判断是否达到门槛

  • 判断是否互斥


返回可用券

8c9905638a3b11939240616b60b62d70.png

SELECT batch_id FROM coupon WHERE user_id = 1001 AND status = 0;


SELECT rule_id FROM coupon_batch WHERE batch_id = 1111;


SELECT name, type, rule_content FROM rule WHERE rule_id = 1010;

选择可用券,并返回结果

1011959da7d59e615d71d71d36ebe32c.png

同时操作多个服务,如何保证一致性?

4335c7f7d35d892599208105f51887cf.png

表设计

优惠券操作记录表 Coupon_opt_record

create table t_coupon_opt_record
(
    user_id     int      null comment '用户id',
    coupon_id   int      null comment '优惠券id',
    operating   int      null comment '操作,0-锁定、1-核销、2-解锁',
    operated_at datetime null comment '操作时间'
);

TCC,Try-Confirm-Cancel,目前分布式事务主流解决方案。

  1. 阶段一:Try

对资源进行冻结,预留业务资源

创建订单时,将优惠券状态改为 “冻结”

  1. 阶段二:Confirm

确认执行业务操作,做真正提交,将第一步Try中冻结的资源,真正扣减

订单支付成功,将优惠券状态改为 “已使用”

  1. 阶段三:Cancel

取消执行业务操作,取消Try阶段预留的业务资源

支付失败/超时或订单关闭情况,将优惠券状态改为 “未使用”

bb398de6b53b94d3fda3213c6835fec9.png


4 Scale 扩展

4.1 快过期券提醒

定时扫券表

缺点:扫描数据量太大,随着历史数据越来越多,会影响线上主业务,最终导致慢SQL。

延时消息

缺点:有些券的有效时间太长了(30天)以上,有可能造成大量 MQ 积压

新增通知表

优点:扫描的数据量小,效率高。删除无用的已通知的数据记录

通知信息表(notify_msg)设计
create table t_notify_msg
(
    id          bigint auto_increment comment '自增主键',
    coupon_id   bigint       null comment '券id',
    user_id     bigint       null comment '用户id',
    notify_day  varchar(255) null comment '需要执行通知的日期',
    notify_type int          null comment '通知类型,1-过期提醒',
    notif_time  timestamp    null comment '通知的时间,在该时间戳所在天内通知',
    status      int          null comment '通知状态,0-初始状态、1-成功、2-失败',
    constraint t_notify_msg_id_uindex
        unique (id)
);


alter table t_notify_msg
    add primary key (id);

过期券提

  1. 在创建优惠券的时候就将需要提醒的记录插入提醒表中notify_msg

  2. 把用户ID+批次ID+通知日期作为唯一索引,防止同一个批次有重复的记录通知,保证每天只会被通知一次

  3. 建立notify_time,通知时间索引,每日的通知扫描通过该索引列查询,通过索引列来提高查询效率

  4. 通知完成后该表中的数据变失去了意义,通过定时任务将该数据删除

4.2 数据库层面优化 - 索引

64c6e96e5fd4aeb42fd732a63b006fde.png

5848277eb3cdd251b1668fcfcebc29c1.png

4.3 发券接口,限流保护

前端限流

点击一次后,按钮短时间内置灰

488d1418eaa10fe97a9482b5e14471b8.png

后端限流

部分请求直接跳转到【繁忙页】


我的新书《深入理解Java核心技术》已经上市了,上市后一直蝉联京东畅销榜中,目前正在6折优惠中,想要入手的朋友千万不要错过哦~长按二维码即可购买~

a8facd7e113315bb742fa804bcc3718d.png

长按扫码享受6折优惠

往期推荐

5ea80c517ce1796a12d6c03c6a4163f8.png

几行代码,搞定 SpringBoot 接口恶意刷新和暴力请求!


efb7aa170a89895b9b7004077082474d.png

消息队列原理和选型:Kafka、RocketMQ 、RabbitMQ 和 ActiveMQ


945cca3ed1ee3e65cac0e5c454cff823.png

技术总监被开除了....

有道无术,术可成;有术无道,止于术

欢迎大家关注Java之道公众号

5ba5b3cdbf0fc064f8b5fc2ffd586c30.png

好文章,我在看❤️

Logo

为开发者提供学习成长、分享交流、生态实践、资源工具等服务,帮助开发者快速成长。

更多推荐