优惠券管理

开发流程

需求分析，接口统计，数据库设计，创建分支，创建新模块（依赖，配置，启动类），生成代码，引入枚举状态

优惠券管理

增删改查的业务代码，没有新的知识点

新增优惠券

@Override
    @Transactional
    public void saveCoupon(CouponFormDTO dto) {
        // 1.保存优惠券
        // 1.1.转PO
        Coupon coupon = BeanUtils.copyBean(dto, Coupon.class);
        // 1.2.保存
        save(coupon);

        if (!dto.getSpecific()) {
            // 没有范围限定
            return;
        }
        Long couponId = coupon.getId();
        // 2.保存限定范围
        List<Long> scopes = dto.getScopes();
        if (CollUtils.isEmpty(scopes)) {
            throw new BadRequestException("限定范围不能为空");
        }
        // 2.1.转换PO
        List<CouponScope> list = scopes.stream()
                .map(bizId -> new CouponScope().setBizId(bizId).setCouponId(couponId))
                .collect(Collectors.toList());
        // 2.2.保存
        scopeService.saveBatch(list);
    }

分页查询优惠券

@Override
public PageDTO<CouponPageVO> queryCouponByPage(CouponQuery query) {
    Integer status = query.getStatus();
    String name = query.getName();
    Integer type = query.getType();
    // 1.分页查询
    Page<Coupon> page = lambdaQuery()
            .eq(type != null, Coupon::getDiscountType, type)
            .eq(status != null, Coupon::getStatus, status)
            .like(StringUtils.isNotBlank(name), Coupon::getName, name)
            .page(query.toMpPageDefaultSortByCreateTimeDesc());
    // 2.处理VO
    List<Coupon> records = page.getRecords();
    if (CollUtils.isEmpty(records)) {
        return PageDTO.empty(page);
    }
    List<CouponPageVO> list = BeanUtils.copyList(records, CouponPageVO.class);
    // 3.返回
    return PageDTO.of(page, list);
}

修改优惠券（练习）

 @Override
    public void updateById(CouponFormDTO dto, Long id) {
        //1.校验参数
        Long dtoId = dto.getId();
        //如果dto的id和路径id都存在但id不一致，或者都不存在，则抛出异常
        if((dtoId!=null && id!=null && !dtoId.equals(id)) || (dtoId==null&&id==null)){
            throw new BadRequestException("参数错误");
        }
        //2.更新优惠券基本信息
        Coupon coupon = BeanUtils.copyBean(dto, Coupon.class);
        //只更新状态为1的优惠券基本信息，如果失败则是状态已修改
        boolean update = lambdaUpdate().eq(Coupon::getStatus, 1).update(coupon);
        //基本信息更新失败则无需更新优惠券范围信息
        if(!update){
            return;
        }
        //3.更新优惠券范围信息
        List<Long> scopeIds = dto.getScopes();
        //3.1只要是优惠券状态不为1，或者优惠券范围为空，则不更新优惠券范围信息
        //3.2个人写法是先删除优惠券范围信息，再重新插入
        List<Long> ids = scopeService.lambdaQuery().select(CouponScope::getId).eq(CouponScope::getCouponId, dto.getId()).list()
                .stream().map(CouponScope::getId).collect(Collectors.toList());
        scopeService.removeByIds(ids);
        //3.3删除成功后，并且有范围再插入
        if(CollUtils.isNotEmpty(scopeIds)){
            List<CouponScope> lis = scopeIds.stream().map(i -> new CouponScope().setCouponId(dto.getId()).setType(1).setBizId(i)).collect(Collectors.toList());
            scopeService.saveBatch(lis);
        }
    }

删除优惠券（练习）

    @Override
    public void deleteById(Long id) {
        //1.查询优惠券是否存在并删除
        boolean remove = lambdaUpdate()
                .eq(Coupon::getId, id)
                .eq(Coupon::getStatus, 1)
                .remove();
        if(!remove){
            throw new BadRequestException("删除失败，当前优惠券状态非待发放状态");
        }
        //2.查询优惠券范围信息并删除
        scopeService.lambdaUpdate()
                .eq(CouponScope::getCouponId, id)
                .remove();
    }

根据id查询优惠券（练习）

   @Override
    public CouponDetailVO queryById(Long id) {
        //1.查询优惠券基本信息
        Coupon coupon = lambdaQuery()
                .eq(Coupon::getId, id)
                .one();
        //2.查询优惠券范围列表
        List<CouponScope> couponScopes = scopeService.lambdaQuery().eq(CouponScope::getCouponId, coupon.getId()).list();
        //3.查询范围信息<分类id，分类名称>
        Map<Long, String> cateMap = categoryClient.getAllOfOneLevel().stream().collect(Collectors.toMap(CategoryBasicDTO::getId, CategoryBasicDTO::getName));
        //4.封装范围信息到范围列表
        List<CouponScopeVO> vos = couponScopes.stream().map(i -> new CouponScopeVO().setName(cateMap.get(i.getBizId())).setId(i.getBizId())).collect(Collectors.toList());
        //5.封装优惠券详细信息
        CouponDetailVO couponDetailVO = BeanUtils.copyBean(coupon, CouponDetailVO.class);
        couponDetailVO.setScopes(vos);
        return couponDetailVO;
    }

优惠券发放

发放优惠券

@Transactional
@Override
public void beginIssue(CouponIssueFormDTO dto) {
    // 1.查询优惠券
    Coupon coupon = getById(dto.getId());
    if (coupon == null) {
        throw new BadRequestException("优惠券不存在！");
    }
    // 2.判断优惠券状态，是否是暂停或待发放
    if(coupon.getStatus() != CouponStatus.DRAFT && coupon.getStatus() != PAUSE){
        throw new BizIllegalException("优惠券状态错误！");
    }
    // 3.判断是否是立刻发放
    LocalDateTime issueBeginTime = dto.getIssueBeginTime();
    LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
    boolean isBegin = issueBeginTime == null || !issueBeginTime.isAfter(now);
    // 4.更新优惠券
    // 4.1.拷贝属性到PO
    Coupon c = BeanUtils.copyBean(dto, Coupon.class);
    // 4.2.更新状态
    if (isBegin) {
        c.setStatus(ISSUING);
        c.setIssueBeginTime(now);
    }else{
        c.setStatus(UN_ISSUE);
    }
    // 4.3.写入数据库
    updateById(c);

    // TODO 兑换码生成
}

兑换码生成算法

兑换码的需求

算法分析

要满足唯一性，很多同学会想到以下技术：

• UUID

• Snowflake

• 自增id

我们的兑换码要求是24个大写字母和8个数字。而以上算法最终生成的结果都是数值类型，并不符合我们的需求！

有没有什么办法，可以把数字转为我们要求的格式呢？

Base32转码

假如我们将24个字母和8个数字放到数组中，如下：

角标	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
字符	A	B	C	D	E	F	G	H	J	K	L	M	N	P	Q	R
角标	16	17	18	19	20	21	22	23	24	25	26	27	28	29	30	31
字符	S	T	U	V	W	X	Y	Z	2	3	4	5	6	7	8	9

这样，0~31的角标刚好对应了我们的32个字符！而2的5次幂刚好就是32，因此5位二进制数的范围就是0~31

那因此，只要我们让数字转为二进制的形式，然后每5个二进制位为一组，转10进制的结果是不是刚好对应一个角标，就能找到一个对应的字符呢？

这样是不是就把一个数字转为我们想要的字符个数了。这种把二进制数经过加密得到字符的算法就是Base32法

我们最终要求字符不能超过10位，而每个字符对应5个bit位，因此二进制数不能超过50个bit位。

UUID和Snowflake算法得到的结果，一个是128位，一个是64位，都远远超出了我们的要求。

那自增id算法符合我们的需求呢？

自增id从1增加到Integer的最大值，可以达到40亿以上个数字，而占用的字节仅仅4个字节，也就是32个bit位，距离50个bit位的限制还有很大的剩余，符合要求

重兑校验算法

那重兑问题该如何判断呢？此处有两种方案：

• 基于数据库：我们在设计数据库时有一个字段就是标示兑换码状态，每次兑换时可以到数据库查询状态，避免重兑。

  • 优点：简单

  • 缺点：对数据库压力大

• 基于BitMap：兑换或没兑换就是两个状态，对应0和1，而兑换码使用的是自增id.我们如果每一个自增id对应一个bit位，用每一个bit位的状态表示兑换状态，是不是完美解决问题。而这种算法恰好就是BitMap的底层实现，而且Redis中的BitMap刚好能支持2^32个bit位。

  • 优点：简答、高效、性能好

  • 缺点：依赖于Redis

防刷校验算法

我们也可以模拟JWT的token的思路：

• 首先准备一个秘钥

• 然后利用秘钥对自增id做加密，生成签名

• 将签名、自增id利用Base32转码后生成兑换码

只要秘钥不泄露，就没有人能伪造兑换码。只要兑换码被篡改，就会导致验签不通过。

这里我们必须采用一种特殊的签名算法。由于我们的兑换码核心是自增id，也就是数字，因此这里我们打算采用按位加权的签名算法：

• 将自增id（32位）每4位分为一组，共8组，都转为10进制

• 每一组给不同权重

• 把每一组数加权求和，得到的结果就是签名

为了避免秘钥被人猜测出规律，我们可以准备16组秘钥。在兑换码自增id前拼接一个4位的新鲜值，可以是随机的。这个值是多少，就取第几组秘钥。

异步生成兑换码

判断是否需要生成兑换码，要同时满足两个要求：

• 领取方式必须是兑换码方式

• 之前的状态必须是待发放，不能是暂停

由于生成兑换码的数量较多，可能比较耗时，这里推荐基于线程池异步生成

@Slf4j
@Configuration
public class PromotionConfig {

    @Bean
    public Executor generateExchangeCodeExecutor(){
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        // 1.核心线程池大小
        executor.setCorePoolSize(2);
        // 2.最大线程池大小
        executor.setMaxPoolSize(5);
        // 3.队列大小
        executor.setQueueCapacity(200);
        // 4.线程名称
        executor.setThreadNamePrefix("exchange-code-handler-");
        // 5.拒绝策略
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        executor.initialize();
        return executor;
    }

实现思路

代码：

@Transactional
@Override
public void beginIssue(CouponIssueFormDTO dto) {
    // 1.查询优惠券
    Coupon coupon = getById(dto.getId());
    if (coupon == null) {
        throw new BadRequestException("优惠券不存在！");
    }
    // 2.判断优惠券状态，是否是暂停或待发放
    if(coupon.getStatus() != CouponStatus.DRAFT && coupon.getStatus() != PAUSE){
        throw new BizIllegalException("优惠券状态错误！");
    }
    // 3.判断是否是立刻发放
    LocalDateTime issueBeginTime = dto.getIssueBeginTime();
    LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
    boolean isBegin = issueBeginTime == null || !issueBeginTime.isAfter(now);
    // 4.更新优惠券
    // 4.1.拷贝属性到PO
    Coupon c = BeanUtils.copyBean(dto, Coupon.class);
    // 4.2.更新状态
    if (isBegin) {
        c.setStatus(ISSUING);
        c.setIssueBeginTime(now);
    }else{
        c.setStatus(UN_ISSUE);
    }
    // 4.3.写入数据库
    updateById(c);

    // 5.判断是否需要生成兑换码，优惠券类型必须是兑换码，优惠券状态必须是待发放
    if(coupon.getObtainWay() == ObtainType.ISSUE && coupon.getStatus() == CouponStatus.DRAFT){
        coupon.setIssueEndTime(c.getIssueEndTime());
        codeService.asyncGenerateCode(coupon);
    }

  @Override
    @Async("generateExchangeCodeExecutor")
    public void asyncGenerateCode(Coupon coupon) {
        // 发放数量
        Integer totalNum = coupon.getTotalNum();
        // 1.获取Redis自增序列号
        Long result = serialOps.increment(totalNum);
        if (result == null) {
            return;
        }
        int maxSerialNum = result.intValue();
        List<ExchangeCode> list = new ArrayList<>(totalNum);
        for (int serialNum = maxSerialNum - totalNum + 1; serialNum <= maxSerialNum; serialNum++) {
            // 2.生成兑换码
            String code = CodeUtil.generateCode(serialNum, coupon.getId());
            ExchangeCode e = new ExchangeCode();
            e.setCode(code);
            e.setId(serialNum);
            e.setExchangeTargetId(coupon.getId());
            e.setExpiredTime(coupon.getIssueEndTime());
            list.add(e);
        }
        // 3.保存数据库
        saveBatch(list);

        // 4.写入Redis缓存，member：couponId，score：兑换码的最大序列号
        redisTemplate.opsForZSet().add(COUPON_RANGE_KEY, coupon.getId().toString(), maxSerialNum);
    }

暂停发放（练习）

@Override
    @Transactional
    public void pauseIssue(Long id) {
        // 1.查询旧优惠券
        Coupon coupon = getById(id);
        if (coupon == null) {
            throw new BadRequestException("优惠券不存在");
        }

        // 2.当前券状态必须是未开始或进行中
        CouponStatus status = coupon.getStatus();
        if (status != UN_ISSUE && status != ISSUING) {
            // 状态错误，直接结束
            return;
        }

        // 3.更新状态
        boolean success = lambdaUpdate()
                .set(Coupon::getStatus, PAUSE)
                .eq(Coupon::getId, id)
                .in(Coupon::getStatus, UN_ISSUE, ISSUING)
                .update();
        if (!success) {
            // 可能是重复更新，结束
            log.error("重复暂停优惠券");
        }

        // 4.删除缓存
        redisTemplate.delete(PromotionConstants.COUPON_CACHE_KEY_PREFIX + id);
    }

 查询兑换码（练习）

   @Override
    public PageDTO<ExchangeCodeVO> queryCodePage(CodeQuery query) {
        // 1.分页查询兑换码
        Page<ExchangeCode> page = lambdaQuery()
                .eq(ExchangeCode::getStatus, query.getStatus())
                .eq(ExchangeCode::getExchangeTargetId, query.getCouponId())
                .page(query.toMpPage());
        // 2.返回数据
        return PageDTO.of(page, c -> new ExchangeCodeVO(c.getId(), c.getCode()));
    }

定时开始发放优惠券 （练习）

    @XxlJob("couponIssueJobHandler")
    public void handleCouponIssueJob(){
        // 1.获取分片信息，作为页码，每页最多查询 20条
        int index = XxlJobHelper.getShardIndex() + 1;
        int size = Integer.parseInt(XxlJobHelper.getJobParam());
        // 2.查询<<未开始>>的优惠券
        Page<Coupon> page = couponService.lambdaQuery()
                .eq(Coupon::getStatus, CouponStatus.UN_ISSUE)
                .le(Coupon::getTermBeginTime, LocalDateTime.now())
                .page(new Page<>(index, size));
        // 3.发放优惠券
        List<Coupon> records = page.getRecords();
        if (CollUtils.isEmpty(records)) {
            return;
        }
        couponService.beginIssueBatch(records);
    }

 @Override
    public void beginIssueBatch(List<Coupon> coupons) {
        // 1.更新券状态
        for (Coupon c : coupons) {
            c.setStatus(CouponStatus.ISSUING);
        }
        updateBatchById(coupons);
        // 2.批量缓存
        redisTemplate.executePipelined((RedisCallback<Object>) connection -> {
            StringRedisConnection src = (StringRedisConnection) connection;
            for (Coupon coupon : coupons) {
                // 2.1.组织数据
                Map<String, String> map = new HashMap<>(4);
                map.put("issueBeginTime", String.valueOf(DateUtils.toEpochMilli(coupon.getIssueBeginTime())));
                map.put("issueEndTime", String.valueOf(DateUtils.toEpochMilli(coupon.getIssueEndTime())));
                map.put("totalNum", String.valueOf(coupon.getTotalNum()));
                map.put("userLimit", String.valueOf(coupon.getUserLimit()));
                // 2.2.写缓存
                src.hMSet(PromotionConstants.COUPON_CACHE_KEY_PREFIX + coupon.getId(), map);
            }
            return null;
        });
    }

定时结束发放优惠券 （练习）

回头再补上

面试

1

面试官：你们优惠券支持兑换码的方式是吧，哪兑换码是如何生成的呢？（请设计一个优惠券兑换码生成方案，可以支持20亿以上的唯一兑换码，兑换码长度不超过10，只能包含字母数字，并且要保证生成和校验算法的高效）

答：

首先要考虑兑换码的验证的高效性，最佳的方案肯定是用自增序列号。因为自增序列号可以借助于BitMap验证兑换状态，完全不用查询数据库，效率非常高。

要满足20亿的兑换码需求，只需要31个bit位就够了，也就是在Integer的取值范围内，非常节省空间。我们就按32位来算，支持42亿数据规模。

不过，仅仅使用自增序列还不够，因为容易被人爆刷。所以还需要设计一个加密验签算法。算法有很多，比如可以使用按位加权方案。

32位的自增序列，可以每4位一组，转为10进制，这样就有8个数字。提前准备一个长度为8的加权数组，作为秘钥。对自增序列的8个数字按位加权求和，得到的结果作为签名。

当然，考虑到秘钥的安全性，我们也可以准备多组加权数组，比如准备16组。然后生成兑换码时随机生成一个4位的新鲜值，取值范围刚好是0~15，新鲜值是几，我们就取第几组加权数组作为秘钥。然后把新鲜值、自增序列拼接后按位加权求和，得到签名。

最后把签名值的后14位、新鲜值（4位）、自增序列（32位）拼接，得到一个50位二进制数，然后与一个较大的质数做异或运算加以混淆，再基于Base32或Base64转码，即可的对兑换码。

如果是基于Base32转码，得到的兑换码恰好10位，符合要求。

需要注意的是，用来做异或的大质数、加权数组都属于秘钥，千万不能泄露。如有必要，也可以定期更换。

当我们要验签的时候，首先将结果 利用Base32转码为数字。然后与大质数异或得到原始数值。

接着取高14位，得到签名；取后36位得到新鲜值与自增序列的拼接结果。取中4位得到新鲜值。

根据新鲜值找到对应的秘钥（加权数组），然后再次对后36位加权求和，得到签名。与高14位的签名比较是否一致，如果不一致证明兑换码被篡改过，属于无效兑换码。如果一致，证明是有效兑换码。

接着，取出低32位，得到兑换码的自增序列号。利用BitMap验证兑换状态，是否兑换过即可。

整个验证过程完全不用访问数据库，效率非常高。

2

面试官：你在项目中哪些地方用到过线程池？

答：很多地方，比如我在实现优惠券的兑换码生成的时候。

当我们在发放优惠券的时候，会判断优惠券的领取方式，我们有基于页面手动领取，基于兑换码兑换领取等多种方式。

如果发现是兑换码领取，则会在发放的同时，生成兑换码。但由于兑换码数量比较多，如果在发放优惠券的同时生成兑换码，业务耗时会比较久。

因此，我们会采用线程池异步生成兑换码的方式。

3

面试官可能会追问：那你的线程池参数是怎么设置的？

答：线程池的常见参数包括：核心线程、最大线程、队列、线程名称、拒绝策略等。

这里核心线程数我们配置的是2，最大线程数是CPU核数。之所以这么配置是因为发放优惠券并不是高频业务，这里基于线程池做异步处理仅仅是为了减少业务耗时，提高用户体验。所以线程数无需特别高。

队列的大小设置的是200，而拒绝策略采用的是交给调用线程处理的方式。

由于业务访问频率较低，所以基本不会出现线程耗尽的情况，如果真的出现了，就交给调用线程处理，让客户稍微等待一下也行。