title | shortTitle | description | category | tag | head | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
淘宝面试官👤:优惠券系统该如何设计? |
大厂的优惠券系统是如何设计的? |
大厂的优惠券系统是如何设计的? |
|
|
|
电商大厂常见促销手段:
- 优惠券
- 拼团
- 砍价
- 老带新
- 满减券
- 直减券
- 折扣券
发券的方式:同步发送 or 异步发送
- 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
- 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
- 创建优惠券
- 发送优惠券
- 领取优惠券
- 下单
- 使用优惠券
- 支付
- 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?
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。
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。
券批次表 coupon_batch
规则表 rule:
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'
);
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);
异步发送!
- 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。
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
- 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
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'
);
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。
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
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!
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;
- 校验优惠券余量
SELECT total_count FROM coupon_batch
WHERE batch_id = 1111;
- 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?
Redis 数据校验!
- 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
- 领券
- 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
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
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;
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。
- 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”
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。
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
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
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
- 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
点击一次后,按钮短时间内置灰
部分请求直接跳转到【繁忙页】
参考链接:https://mp.weixin.qq.com/s/r9lgiOwV5cw8XmfCBUTcUA,出处:JavaEdge,整理:沉默王二
最近整理了一份牛逼的学习资料,包括但不限于Java基础部分(JVM、Java集合框架、多线程),还囊括了 数据库、计算机网络、算法与数据结构、设计模式、框架类Spring、Netty、微服务(Dubbo,消息队列) 网关 等等等等……详情戳:可以说是2022年全网最全的学习和找工作的PDF资源了
关注二哥的原创公众号 沉默王二,回复111 即可免费领取。