vivo 全球商城：优惠券系统架构设计与实践( 四 ) _系统架构

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：

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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。

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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。