优惠券系统设计思想
文章目錄
- 場景
- 優(yōu)惠券的種類
- 優(yōu)惠券系統(tǒng)的核心流程
- 發(fā)券
- 領(lǐng)券
- 用券
- 需求拆解
- 商家側(cè)
- 用戶側(cè)
- 服務(wù)
- 服務(wù)結(jié)構(gòu)設(shè)計
- 優(yōu)惠券系統(tǒng)設(shè)計技術(shù)難點
- 存儲
- 表單設(shè)計
- 券批次(券模板)
- 券
- 規(guī)則
- 建券
- 新建規(guī)則
- 新建優(yōu)惠券批次
- 發(fā)券
- 如何給大量用戶發(fā)券?
- 觸達系統(tǒng)
- 系統(tǒng)用戶數(shù)增加到`w級`
- `千w級`用戶數(shù)
- 給 10W 用戶發(fā)券
- 領(lǐng)券
- 步驟
- 用戶重復(fù)領(lǐng)取或多領(lǐng)
- 用券
- 返回可用券
- 選擇可用券,并返回結(jié)果
- 同時操作多個服務(wù),如何保證一致性?
- 表設(shè)計
- 擴展
- 快過期券提醒
- 過期券提醒
- 數(shù)據(jù)庫層面優(yōu)化
- 發(fā)券接口,限流保護
場景
電商大廠常見促銷手段:
- 優(yōu)惠券
- 拼團
- 砍價
- 老帶新
優(yōu)惠券的種類
- 滿減券
- 直減券
- 折扣券
優(yōu)惠券系統(tǒng)的核心流程
發(fā)券
發(fā)券的方式:同步發(fā)送 or 異步發(fā)送
領(lǐng)券
- 誰能領(lǐng)?
所有用戶 or 指定的用戶
- 領(lǐng)取上限
一個優(yōu)惠券最多能領(lǐng)取多少張?
- 領(lǐng)取方式
用戶主動領(lǐng)取 or 自動發(fā)放被動領(lǐng)取
用券
- 作用范圍
商品、商戶、類目
- 計算方式
是否互斥、是否達到門檻等
需求拆解
商家側(cè)
- 創(chuàng)建優(yōu)惠券
- 發(fā)送優(yōu)惠券
用戶側(cè)
- 領(lǐng)取優(yōu)惠券
- 下單
- 使用優(yōu)惠券
- 支付
服務(wù)
服務(wù)結(jié)構(gòu)設(shè)計
優(yōu)惠券系統(tǒng)設(shè)計技術(shù)難點
- 券的分布式事務(wù),使用券的過程會出現(xiàn)的分布式問題分析?
- 如何防止超發(fā)?
- 如何大批量給用戶發(fā)券?
- 如何限制券的使用條件?
- 如何防止用戶重復(fù)領(lǐng)券?
存儲
表單設(shè)計
券批次(券模板)
指一批優(yōu)惠券的抽象、模板,包含優(yōu)惠券的大部分屬性。
如商家創(chuàng)建了一批優(yōu)惠券,共1000張,使用時間為2022-11-11 00:00:00 ~ 2022-11-11 23:59:59,規(guī)定只有數(shù)碼類目商品才能使用,滿100減50。
券
發(fā)放到用戶的一個實體,已與用戶綁定。
如將某批次的優(yōu)惠券中的一張發(fā)送給某個用戶,此時優(yōu)惠券屬于用戶。
create table t_coupon (coupon_id int null comment '券ID,主鍵',user_id int null comment '用戶ID',batch_id int null comment '批次ID',status int null comment '0-未使用、1-已使用、2-已過期、3-凍結(jié)',order_id varchar(255) null comment '對應(yīng)訂單ID',received_time datetime null comment '領(lǐng)取時間',validat_time datetime null comment '有效日期',used_time datetime null comment '使用時間' );規(guī)則
優(yōu)惠券的使用有規(guī)則和條件限制,比如滿100減50券,需要達到門檻金額100元才能使用。
規(guī)則內(nèi)容:
{ threshold: 5.01 // 使用門檻 amount: 5 // 優(yōu)惠金額 use_range: 3 // 使用范圍,0—全場,1—商家,2—類別,3—商品 commodity_id: 10 // 商品 id receive_count: 1 // 每個用戶可以領(lǐng)取的數(shù)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 // 領(lǐng)取開始時間 receive_ended_at: 2020-11-6 00:08:00 // 領(lǐng)取結(jié)束時間 use_started_at: 2020-11-1 00:00:00 // 使用開始時間 use_ended_at: 2020-11-11 11:59:59 // 使用結(jié)束時間 }建券
新建規(guī)則
INSERT INTO rule (name, type, rule_content) VALUES(“滿減規(guī)則”, 0, '{ threshold: 100 amount: 10 ...... }');新建優(yōu)惠券批次
INSERT INTO coupon_batch (coupon_name, rule_id, total_count ) VALUES(“勞斯萊斯5元代金券”, 1010, 10000);發(fā)券
如何給大量用戶發(fā)券?
異步發(fā)送!
觸達系統(tǒng)
- 短信、郵件
可通過調(diào)用第三方接口的方式實現(xiàn)
- 站內(nèi)信
通過數(shù)據(jù)庫插入記錄來實現(xiàn)
信息表 message
create table t_message (id int null comment '信息ID',send_id int null comment '發(fā)送者id',rec_id int null comment '接受者id',content vachar(255) comment '站內(nèi)信內(nèi)容',is_read int null comment '是否已讀',send_time datetime comment '發(fā)送時間' ) comment '信息表';先考慮用戶量很少的情況,商家要給所有人發(fā)站內(nèi)信,則先遍歷用戶表,再按照用戶表中的所有用戶依次將站內(nèi)信插入到 message 表中。這樣,如果有100個用戶,則群發(fā)一條站內(nèi)信要執(zhí)行100個插入操作。
系統(tǒng)用戶數(shù)增加到w級
發(fā)一條站內(nèi)信,就得重復(fù)插入上萬條數(shù)據(jù)。而且這上萬條數(shù)據(jù)的 content 一樣!假設(shè)一條站內(nèi)信占100K,發(fā)一次站內(nèi)信就要消耗十幾M。對此,可將原來的表拆成兩個表:
信息表 message
信息內(nèi)容表 message_content
發(fā)一封站內(nèi)信的步驟
千w級用戶數(shù)
這就有【非活躍用戶】的問題,假設(shè)注冊用戶一千萬,根據(jù)二八原則,其中活躍用戶占20%。若采用上面拆成兩個表的情況,發(fā)一封“站內(nèi)信”,得執(zhí)行一千萬個插入操作。可能剩下80%用戶基本都不會再登錄,其實只需對其中20%用戶插入數(shù)據(jù)。
信息表 message
create table t_message (id int null comment '信息 ID',# send_id int null comment '發(fā)送者 id', 去除該字段rec_id int null comment '接受者 id',message_id int null comment '外鍵,信息內(nèi)容',is_read int null comment '是否已讀' )comment '信息表';信息內(nèi)容表 message_content
create table t_message_content (id int null comment '信息內(nèi)容id',send_id int null comment '發(fā)送者id',content varchar(255) null comment '內(nèi)容',send_time datetime null comment '發(fā)送時間' );用戶側(cè)操作
登錄后,首先查詢 message_content 中的那些沒有在 message 中有記錄的數(shù)據(jù),表示是未讀的站內(nèi)信。在查閱站內(nèi)信的內(nèi)容時,再將相關(guān)的記錄插入 message。
系統(tǒng)側(cè)操作
發(fā)站內(nèi)信時:
- 只在 message_content 插入站內(nèi)信的主體內(nèi)容
- message 不插入記錄
給 10W 用戶發(fā)券
有什么問題?重復(fù)消費,導(dǎo)致超發(fā)!
領(lǐng)券
步驟
- 校驗優(yōu)惠券余量
- 新增優(yōu)惠券用戶表,扣減余量
用戶領(lǐng)券過程中,其實也會出現(xiàn)類似秒殺場景。秒殺場景下會有哪些問題,如何解決?
用戶重復(fù)領(lǐng)取或多領(lǐng)
Redis 數(shù)據(jù)校驗!
1.領(lǐng)券前,先查緩存
# 判斷成員元素是否是集合的成員 SISMEMBER KEY VALUE SISMEMBER batch_id:1111:user_id 10012.領(lǐng)券
3.領(lǐng)券后,更新緩存
# 將一或多個成員元素加入到集合中,已經(jīng)存在于集合的成員元素將被忽略 SADD KEY VALUE1......VALUEN SADD batch_id:1111:user_id 1001xxxxxxxxxx # 將一或多個成員元素加入到集合中,已經(jīng)存在于集合的成員元素將被忽略 SADD KEY VALUE1......VALUENSADD batch_id:1111:user_id 1001# 將一或多個成員元素加入到集合中,已經(jīng)存在于集合的成員元素將被忽略 SADD KEY VALUE1......VALUENSADD batch_id:1111:user_id 1001用券
- 何時校驗優(yōu)惠券使用規(guī)則?
- 確認訂單頁,對優(yōu)惠券進行校驗:
返回可用券
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;選擇可用券,并返回結(jié)果
同時操作多個服務(wù),如何保證一致性?
表設(shè)計
# 優(yōu)惠券操作記錄表create table t_coupon_opt_record (user_id int null comment '用戶id',coupon_id int null comment '優(yōu)惠券id',operating int null comment '操作,0-鎖定、1-核銷、2-解鎖',operated_at datetime null comment '操作時間' );TCC,Try-Confirm-Cancel,目前分布式事務(wù)主流解決方案。
- 階段一:Try
對資源進行凍結(jié),預(yù)留業(yè)務(wù)資源
創(chuàng)建訂單時,將優(yōu)惠券狀態(tài)改為 “凍結(jié)”
- 階段二:Confirm
確認執(zhí)行業(yè)務(wù)操作,做真正提交,將第一步Try中凍結(jié)的資源,真正扣減
訂單支付成功,將優(yōu)惠券狀態(tài)改為 “已使用”
- 階段三:Cancel
取消執(zhí)行業(yè)務(wù)操作,取消Try階段預(yù)留的業(yè)務(wù)資源
支付失敗/超時或訂單關(guān)閉情況,將優(yōu)惠券狀態(tài)改為 “未使用”
擴展
快過期券提醒
- 定時掃券表
缺點:掃描數(shù)據(jù)量太大,隨著歷史數(shù)據(jù)越來越多,會影響線上主業(yè)務(wù),最終導(dǎo)致慢SQL。
- 延時消息
缺點:有些券的有效時間太長了(30天)以上,有可能造成大量 MQ 積壓
- 新增通知表
優(yōu)點:掃描的數(shù)據(jù)量小,效率高。刪除無用的已通知的數(shù)據(jù)記錄
# 通知信息表create table t_notify_msg (id bigint auto_increment comment '自增主鍵',coupon_id bigint null comment '券id',user_id bigint null comment '用戶id',notify_day varchar(255) null comment '需要執(zhí)行通知的日期',notify_type int null comment '通知類型,1-過期提醒',notif_time timestamp null comment '通知的時間,在該時間戳所在天內(nèi)通知',status int null comment '通知狀態(tài),0-初始狀態(tài)、1-成功、2-失敗',constraint t_notify_msg_id_uindexunique (id) );alter table t_notify_msgadd primary key (id);過期券提醒
數(shù)據(jù)庫層面優(yōu)化
發(fā)券接口,限流保護
- 前端限流
點擊一次后,按鈕短時間內(nèi)置灰
- 后端限流
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總結(jié)
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