电商系统的促销手段（Electronic Commerce Systems）：
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
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
模型的设计
优惠券系统 Coupon System 模型定义
优惠券系统的难点
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：
Java
{
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：
SQL
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' );
建券：
1、新建规则
SQL
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
SQL
INSERT INTO coupon_batch (coupon_name, rule_id, total_count ) VALUES(“劳斯莱斯5元代金券”, 1010, 10000);
发券：
如何给大量用户发券？
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
SQL
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：
SQL
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';
SQL
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
假设商家要给 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
SQL
# 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;
步骤：
校验优惠券余量
SQL
SELECT total_count FROM coupon_batch WHERE batch_id = 1111;
新增优惠券用户表，扣减余量
SQL
# 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？
解决用户重复领取或多领：
Redis 数据校验！
领券前，先查缓存
SQL
# 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
SQL
# 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;
同时操作多个服务，如何保证一致性？
优惠券操作记录表 Coupon_opt_record
Java
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”
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
Java
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
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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