一、业务背景

优惠券是电商常见的营销手段，具有灵活的特点，既可以作为促销活动的载体，也是重要的引流入口。优惠券系统是 vivo 商城营销模块中一个重要组成部分，早在 15 年 vivo 商城还是单体应用时，优惠券就是其中核心模块之一。随着商城的发展及用户量的提升，优惠券做了服务拆分，成立了独立的优惠券系统，提供通用的优惠券服务。目前，优惠券系统覆盖了优惠券的 4 个核心要点：创、发、用、计。

• “创”指优惠券的创建，包含各种券规则和使用门槛的配置。

• “发”指优惠券的发放，优惠券系统提供了多种发放优惠券的方式，满足针对不同人群的主动发放和被动发放。

• “用”指优惠券的使用，包括正向购买商品及反向退款后的优惠券回退。

• “计”指优惠券的统计，包括优惠券的发放数量、使用数量、使用商品等数据汇总。

vivo 商城优惠券系统除了提供常见的优惠券促销玩法外，还以优惠券的形式作为其他一些活动或资产的载体，比如手机类商品的保值换新、内购福利、与外部广告商合作发放优惠券等。

以下为 vivo 商城优惠券部分场景的展示：

二、系统架构及变迁

优惠券最早和商城耦合在一个系统中。随着 vivo 商城的不断发展，营销活动力度加大，优惠券使用场景增多，优惠券系统逐渐开始“力不从心”，暴露了很多问题：

• 海量优惠券的发放，达到优惠券单库、单表存储瓶颈。

• 与商城系统的高耦合，直接影响了商城整站接口性能。

• 优惠券的迭代更新受限于商城的版本安排。

• 针对多品类优惠券，技术层面没有沉淀通用优惠券能力。

为了解决以上问题，19 年优惠券系统进行了系统独立，提供通用的优惠券服务，独立后的系统架构如下：

优惠券系统独立迁移方案

如何将优惠券从商城系统迁移出来，并兼容已对接的业务方和历史数据，也是一大技术挑战。系统迁移有两种方案：停机迁移和不停机迁移。

我们采用的是不停机迁移方案：

• 迁移前，运营停止与优惠券相关的后台操作，避免产生优惠券静态数据。

静态数据：优惠券后台生成的数据，与用户无关。

动态数据：与用户有关的优惠券数据，含用户领取的券、券和订单的关系数据等。

• 配置当前数据库开关为单写，即优惠券数据写入商城库（旧库）。

• 优惠券系统上线，通过脚本迁移静态数据。迁完后，验证静态数据迁移准确性。

• 配置当前数据库开关为双写，即线上数据同时写入商城库和优惠券新库。此时服务提供的数据源依旧是商城库。

• 迁移动态数据。迁完后，验证动态数据迁移准确性。

• 切换数据源，服务提供的数据源切换到新库。验证服务是否正确，出现问题时，切换回商城数据源。

• 关闭双写，优惠券系统迁移完成。

迁移后优惠券系统请求拓扑图如下：

三、系统设计

3.1 优惠券分库分表

随着优惠券发放量越来越大，单表已经达到瓶颈。为了支撑业务的发展，综合考虑，对用户优惠券数据进行分库分表。

关键字：技术选型、分库分表因子

分库分表有成熟的开源方案，这里不做过多介绍。参考之前项目经验，采用了公司中间件团队提供的自研框架。原理是引入自研的 MyBatis 的插件，根据自定义的路由策略计算不同的库表后缀，定位至相应的库表。

用户优惠券与用户 id 关联，并且用户 id 是贯穿整个系统的重要字段，因此使用用户 id 作为分库分表的路由因子。这样可以保证同一个用户路由至相同的库表，既有利于数据的聚合，也方便用户数据的查询。

假设共分 N 个库 M 个表，分库分表的路由策略为：

库后缀 databaseSuffix = hash(userId) / M %N

表后缀 tableSuffix = hash(userId) % M

3.2 优惠券发放方式设计

为满足各种不同场景的发券需求，优惠券系统提供三种发券方式：统一领券接口、后台定向发券、券码兑换发放。

3.2.1 统一领券接口

保证领券校验的准确性

领券时，需要严格校验优惠券的各种属性是否满足：比如领取对象、各种限制条件等。其中，比较关键的是库存和领取数量的校验。因为在高并发的情况下，需保证数量校验的准确性，不然很容易造成用户超领。

存在这样的场景：A 用户连续发起两次领取券 C 的请求，券 C 限制每个用户领取一张。第一次请求通过了领券数量的校验，在用户优惠券未落库的情况下，如果不做限制，第二次请求也会通过领券数量的校验。这样 A 用户会成功领取两张券 C，造成超领。

为了解决这个问题，优惠券采用的是分布式锁方案，分布式锁的实现依赖于 Redis。在校验用户领券数量前先尝试获取分布式锁，优惠券发放成功后释放锁，保证用户领取同一张券时不会出现超领。上面这种场景，用户第一次请求成功获取分布式锁后，直至第一次请求成功释放已获取的分布式锁或超时释放，不然用户第二次请求会获取分布式锁失败，这样保证 A 用户只会成功领取一张。

库存扣减

领券要进行库存扣减，常见库存扣减方案有两种：

方案一：数据库扣减。

扣减库存时，直接更新数据库中库存字段。

该方案的优点是简单便捷，查验库存时直接查库即可获取到实时库存。且有数据库事务保证，不用考虑数据丢失和不一致的问题。

缺点也很明显，主要有两点：

1）库存是数据库中的单个字段，在更新库存时，所有的请求需要等待行锁。一旦并发量大了，就会有很多请求阻塞在这里，导致请求超时，进而系统雪崩。

2）频繁请求数据库，比较耗时，且会大量占用数据库连接资源。

方案二：基于 redis 实现库存扣减操作。

将库存放到缓存中，利用 redis 的 incrby 特性来扣减库存。

该方案的优点是突破数据库的瓶颈，速度快，性能高。

缺点是系统流程会比较复杂，而且需要考虑缓存丢失或宕机数据恢复的问题，容易造成库存数据不一致。

从优惠券系统当前及可预见未来的流量峰值、系统维护性、实用性上综合考虑，优惠券系统采用了方案一的改进方案。改进方案是将单库存字段分散成多库存字段，分散数据库的行锁，减少并发量大的情况数据库的行锁瓶颈。

库存数更新后，会将库存平均分配成 M 份，初始化更新到库存记录表中。用户领券，随机选取库存记录表中已分配的某一库存字段（共 M 个）进行更新，更新成功即为库存扣减成功。同时，定时任务会定期同步已领取的库存数。相比方案一，该方案突破了数据库单行锁的瓶颈限制，且实现简单，不用考虑数据丢失和不一致的问题。

一键领取多张券

在对接的业务方的领券场景中，存在用户一键领取多张券的情形。因此统一领券接口需要支持用户一键领券，除了领取同一券模板的多张，也支持领取不同券模板的多张。一般来说，一键领取多张券指领取不同券模板的多张。在实现过程中，需要注意以下几点：

1）如何保证性能

领取多张券，如果每张券分别进行校验、库存扣减、入库，那么接口性能的瓶颈卡在券的数量上，数量越多，性能直线下降。那么在券数量多的情况下，怎么保证高性能呢？主要采取两个措施：

a. 批量操作。

从发券流程来看，瓶颈在于券的入库。领券是实时的（异步的话，不能实时将券发到用户账户下，影响到用户的体验还有券的转化率），券越多，入库时与数据库的 IO 次数越多，性能越差。批量入库可以保证与数据库的 IO 的次数只有一次，不受券的数量影响。如上所述，用户优惠券数据做了分库分表，同一用户的优惠券资产保存在同一库表中，因此同一用户可实现批量入库。

b. 限制单次领券数量。

设置阀值，超出数量后，直接返回，保证系统在安全范围内。

2）保证高并发情况下，用户不会超领

假如用户在商城发起请求，一键领取 A/B/C/D 四张券，同时活动系统给用户发放券 A，这两个领券请求是同时的。其中，券 A 限制了每个用户只能领取一张。按照前述采用分布式锁保证校验的准确性，两次请求的分布式锁的 key 分别为：

用户 id+A_id+B_id+C_id+D_id

用户 id+A_id

这种情况下，两次请求的分布式锁并没有发挥作用，因为锁 key 是不同，数量校验依旧存在错误的可能性。为避免批量领券过程中用户超领现象的发生，在批量领券过程中，对分布锁的获取进行了改造。上例一键领取 A/B/C/D 四张券，需要批量获取 4 个分布式锁，锁 key 为：

用户 id+A_id

用户 id+B_id

用户 id+C_id

用户 id+D_id

获取其中任何一个锁失败，即表明此时该用户正在领取其中某一张券，需要自旋等待（在超时时间内）。获取所有的分布式锁成功，才可以进行下一步。

接口幂等性

统一领券接口需保证幂等性（幂等性：用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的）。在网络超时、异常情况下，领券结果没有及时返回，业务方会进行领券重试。如果接口不保证幂等性，会造成超发。幂等性的实现有多种方案，优惠券系统利用数据库的唯一索引来保证幂等。

领券最早是不支持幂等性的，表设计没有考虑幂等性。

那么第一个需要考虑的问题：在哪个表来添加唯一索引呢？

无非两种方案：现有的表或者新建表。

• 采用现有的表，不需要增加表的关联。但如上所述，因为做了分库分表，大量的表需要添加唯一字段，并且需要兼容历史数据，需要保证历史数据新增字段的唯一性。

• 采用新建表这种方式，不需要兼容历史数据，但缺陷也很明显，增加了一层表的关联，对性能和现有逻辑都有很大影响。综合考虑，我们选取了在现有表添加唯一字段这种方式，这样更利于保证性能和后续的维护性。

第二个考虑的问题：怎么兼容历史数据和业务方？历史数据增加了唯一字段，需要填入唯一值，不然无法添加唯一索引。我们采用脚本刷数据的方式，构造唯一值并刷新到每一行历史数据中。优惠券已对接的业务方没有传入唯一编码，针对这种情况，优惠券侧生成唯一编码作为替代，保证兼容性。

3.2.2 定向发券

定向发券用于运营在后台针对特定人群进行发券。定向发券可以弥补用户主动领券，人群覆盖不精准、覆盖面不广的问题。通过定向发券，可以精准覆盖特定人群，提高下单转化率。在大促期间，大范围人群的定向发券还可以承载活动 push 和降价促销双重任务。

定向发券主要在于人群的圈选和发券流程的设计，整体流程如下：

定向发券不同于用户主动领券，定向发券的量通常会很大（亿级）。为了支撑大批量的定向发券，定向发券做了一些优化：

1）去除事务。事务逻辑过重，对于定向发券来说没必要。发券失败，记录失败的券，保证失败可以重试。

2）轻量化校验。定向发券限制了券类型，通过限制配置的方式规避需严格校验属性的配置。不同于用户主动领券校验逻辑的冗长，定向发券的校验非常轻量，大大提升发券性能。

3）批量插入。批量券插入减少数据库 IO 次数，消除数据库瓶颈，提升发券速度。定向发券是针对不同的用户，用户优惠券做了分库分表，为了实现批量插入，需要在内存中先计算出不同用户对应的库表后缀，数据归集后再批量插入，最多插入 M 次，M 为库表总个数。

4）核心参数可动态配置。比如单次发券数量，单次读库数量，发给消息中心的消息体包含的用户数量等，可以控制定向发券的峰值速度和平均速度。

3.2.3 券码兑换

站外营销券的发放方式与其他券不同，通过券码进行兑换。券码由后台导出，通过短信或者活动的方式发放到用户，用户根据券码兑换后获取相应的券。券码的组成有一定的规则，在规则的基础上要保证安全性，这种安全性主要是券码校验的准确性，防止已兑换券码的再次兑换和无效券码的恶意兑换。

3.3 精细化营销能力设计

通过标签组合配置的方式，优惠券提供精细化营销的能力，以实现优惠券的千人千面。标签可分为准实时和实时，值得注意的是，一些实时的标签的处理需要前提条件，比如地区属性需要用户授权。

优惠券的精准触达：

3.4 券和商品之间的关系

优惠券的使用需要和商品关联，可关联所有商品，也可以关联部分商品。为了灵活性地满足运营对于券关联商品的配置，优惠券系统有两种关联方式：

a. 黑名单。

可用商品 = 全部商品 - 黑名单商品。

黑名单适用于券的可使用商品范围比较广这种情况，全部商品排除掉黑名单商品就是券的可使用范围。

b. 白名单。

可用商品 = 白名单商品。

白名单适用于券的可使用商品范围比较小这种情况，直接配置券的可使用商品。

除此以外，还有超级黑名单的配置，黑名单和白名单只对单个券有效，超级黑名单对所有券有效。当前优惠券系统提供商品级的关联，后续优惠券会支持商品分类维度的关联，分类维度 + 商品维度可以更灵活地关联优惠券和商品。

3.5 高性能保证

优惠券对接系统多，存在高流量场景，优惠券对外提供接口需保证高性能和高稳定性。

多级缓存

为了提升查询速度，减轻数据库的压力，同时为了应对瞬时高流量带来热点 key 的场景（比如发布会直播结束切换流量至特定商品商详页、热点活动商品商详页都会给优惠券系统带来瞬时高流量），优惠券采用了多级缓存的方式。

数据库读写分离

优惠券除了上述所说的分库分表外，在此基础上还做了读写分离操作。主库负责执行数据更新请求，然后将数据变更实时同步到所有从库，用从库来分担查询请求，解决数据库写入影响查询的问题。主从同步存在延迟，正常情况下延迟不超过 1ms，优惠券的领取或状态变更存在一个耗时的过程，主从延迟对于用户来说无感知。

依赖外部接口隔离熔断

优惠券内部依赖了第三方的系统，为了防止因为依赖方服务不可用，产生连锁效应，最终导致优惠券服务雪崩的事情发生，优惠券对依赖外部接口做了隔离和熔断。

用户维度优惠券字段冗余

查询用户相关的优惠券数据是优惠券最频繁的查询操作之一，用户优惠券数据做了分库分表，在查询时无法关联券规则表进行查询，为了减少 IO 次数，用户优惠券表中冗余了部分券规则的字段。优惠券规则表字段较多，冗余的字段不能很多，要在性能和字段数之间做好平衡。

四、总结及展望

最后对优惠券系统进行一个总结：

• 不停机迁移，平稳过渡。自独立后已稳定运行 2 年，性能足以支撑 vivo 商城未来 3-5 年的高速发展。

• 系统解耦，迭代效率大幅提升。

• 针对业务问题，原则是选择合适实用的方案。

• 具备完善的优惠券业务能力。

展望：目前优惠券系统主要服务于 vivo 商城，未来我们希望将优惠券能力开放，为内部其他业务方提供通用一体化的优惠券平台。

作者：vivo 互联网开发团队-Yan Chao