场景
电商大厂常见促销手段:
- 优惠券
- 拼团
- 砍价
- 老带新
优惠券的种类
- 满减券
- 直减券
- 折扣券
优惠券系统的核心流程
发券
发券的方式:同步发送 or 异步发送
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
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
需求拆解
商家侧
- 创建优惠券
- 发送优惠券
用户侧
- 领取优惠券
- 下单
- 使用优惠券
- 支付
服务
服务结构设计
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?
存储
表单设计
券批次(券模板)
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。
券
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。
create table t_coupon |
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。
规则内容:
{ |
建券
新建规则
INSERT INTO rule (name, type, rule_content) |
新建优惠券批次
INSERT INTO coupon_batch (coupon_name, rule_id, total_count ) |
发券
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 |
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
信息内容表 message_content
发一封站内信的步骤
- 往 message_content 插入站内信的内容
- 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 |
信息内容表 message_content
create table t_message_content |
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
有什么问题?重复消费,导致超发!
- 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
- 管理服务器根据【用户ID】、【券批次ID】生成消息,发送到MQ
- 优惠券服务器消费消息
# 记住使用事务哦! |
领券
步骤
- 校验优惠券余量
SELECT total_count FROM coupon_batch |
- 新增优惠券用户表,扣减余量
# 注意事务! |
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?
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 |
2.领券
3.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 |
用券
- 何时校验优惠券使用规则?
- 确认订单(√)
- 提交订单
- 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
SELECT batch_id FROM coupon WHERE user_id = 1001 AND status = 0; |
选择可用券,并返回结果
同时操作多个服务,如何保证一致性?
表设计
# 优惠券操作记录表 |
TCC,Try-Confirm-Cancel,目前分布式事务主流解决方案。
- 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”
- 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”
- 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”
扩展
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 |
过期券提醒
- 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
- 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
- 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
- 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
数据库层面优化
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
- 后端限流
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