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本文是我在做网易考拉海购性能优化时的真实实践，希望对你也有帮助！！！
一、优惠券的作用
优惠券在电商中扮演着多重角色，其作用主要体现在以下几个方面：
- 吸引顾客：通过发放优惠券，电商平台可以吸引新顾客尝试购买，以及激励老顾客再次购买，从而增加网站的流量和转化率。
- 促进销售：优惠券能够直接刺激消费者的购买欲望，增加商品的销售量，尤其是在促销活动中，优惠券常常作为推动销售的有效工具。
- 清理库存：对于即将过季或滞销的商品，通过优惠券可以更快地清理库存，减少损失。
- 用户粘性提升：定期为顾客提供优惠券可以增加顾客对电商平台的忠诚度和粘性，促进重复购买。
- 市场调研：通过优惠券的使用情况，电商平台可以收集消费者行为数据，分析顾客偏好，为市场营销策略提供依据。
- 价格歧视：优惠券可以实现价格歧视策略，即对不同顾客群体提供不同的价格，最大化收益。
- 促销活动宣传：优惠券常常与特定的促销活动相结合，通过优惠券的发放来宣传促销活动，提高活动的知名度和参与度。
- 增加购物体验：顾客在享受优惠的同时，也能获得一种购物满足感，这种体验感的提升有助于建立品牌形象。
- 数据分析：通过优惠券的使用情况，商家可以分析促销活动的效果，优化未来的营销策略。
- 竞争策略：在竞争激烈的电商市场中，优惠券可以作为竞争策略的一部分，帮助商家在价格战中占据有利位置。
总之，优惠券是电商营销组合中的重要组成部分，它通过多种方式促进了电商平台的销售增长和品牌建设。
二、优惠券派发基本流程
基本派发流程基本如下：
- 基本信息校验：
- 参数校验：检查传入的优惠券发放请求是否包含所有必要的信息，如优惠券ID、用户ID、活动ID等，并验证这些信息的格式是否正确。
- 发放时间校验：确认当前时间是否在优惠券规定的发放时间范围内，确保优惠券只能在特定时间段内领取。
- 计数校验：
- 优惠券总量数：检查已发放的优惠券数量是否已经达到预设的总限量，如果达到或超过，则停止发放。
- 日限：检查在当前日期内已发放的优惠券数量是否达到日发放上限，以控制每日的优惠券发放量。
- 单账户限制：确保单个用户账户领取的优惠券数量不超过规定的限制，避免一个用户领取过多优惠券。
- 用户类型校验：
- 会员：检查用户是否为会员，如果是，则根据会员等级或权益决定是否可以领取优惠券。
- 限定用户领取：根据活动规则，检查用户是否属于特定群体（如新用户、老用户、特定区域的用户等），只有符合条件的用户才能领取。
- 风控校验阶段：
- 风险控制：对用户的行为进行分析，判断是否存在刷券、作弊等异常行为，通过一系列风控规则来决定是否允许用户领取优惠券。
- 更新计数：
- 在确认用户可以领取优惠券后，更新优惠券的发放计数，包括总发放量、日发放量以及用户领取计数，确保数据的准确性。
- 派发数据落库：
- 将优惠券的派发记录保存到数据库中，包括用户ID、优惠券ID、领取时间等信息，以便后续的核销和数据分析。
- 异步抄送风控：
- 将优惠券的派发结果异步发送到风控系统，以便风控系统能够根据最新的数据调整风控策略，进一步提高系统的安全性和稳定性。
整个流程的设计旨在确保优惠券的发放公平、合理，同时防止欺诈行为，保护电商平台的利益。
三、多种方案对比
同一个业务流程，有多种技术实现方案，但都有着各自的优缺点。
我们设计了四种不同的方案及其优缺点。具体如下：
- 常规数据库计数 - DB全搞定
- 优点：实现简单，数据不会丢，一致性好
- 缺点：热点严重，难以支撑较高派发量
- DB分片计数：为了解决热点，我们又设计了DB分片计数的方案
- 优点：计数及时落库，一定程度上解决了热点问题
- 缺点：临界点难以处理，需要动态调整
- 缓存计数，定期统计DB并修正缓存计数
- 优点：消除了DB热点，并发高
- 缺点：缓存失效会导致超发，不能清理派发数据
- 缓存计数 + DB记录增减流水 - 促销现用的方案
- 优点：消除了DB热点，并发高
- 缺点：需要占用额外的DB空间，难以防止超发
- 黑科技：AIISQL/MySQL线程池/合并提交
- 优点：可以提供上万的TPS（每秒事务数）
- 缺点：考拉渴望而不可求
四、网易考拉海购的方案
为了应对网易考拉海购的高并发场景，同时又要防超发，我们最终设计了如下的方案，结合了DB和缓存的特性，达到了高并发及防超发的目的。
我们的目标是结合各方案的优点：
- 支持高并发
- 缓存计数
- DB分片计数
- 处理好临界点
但又有我们自己的技术要求，既要满足业务的需要不超发，又不能实现过于复杂
- 不要超发
- 不要丢派发计数
- 不要复杂的调整逻辑
- 不要插流水
最终我们通过redis lua脚本保证缓存操作原子性
缓存不存在时，利用异步、加锁，单线程从DB中统计已派发计数回填缓存
派发计数分片存储，可以派发时，随机选一个分片更新，无事务
