一、接口应用场景
在电商系统中，商品券后价计算是核心功能：
商品详情页展示优惠后价格
购物车结算实时价格更新
订单预生成时价格校验
营销活动效果分析
二、接口设计规范
请求参数：
{
"sku_id": "G20231001", // 商品SKU
"user_id": "U10086", // 用户ID
"coupon_codes": ["NEW10", "VIP20"], // 可用优惠券
"platform": "app" // 调用平台
}
响应数据结构：
{
"original_price": 299.00, // 原价
"discounted_price": 259.00, // 券后价
"coupon_details": [
{
"code": "NEW10",
"discount": 30.00,
"condition": "满200减30"
}
],
"price_breakdown": {
"subtotal": 299.00,
"coupon_deduction": 40.00,
"final_price": 259.00
}
}
三、核心算法实现
券后价计算公式： $$P_d = P_o - \sum_{i=1}^{n} D_i$$ 其中：
$P_d$ 为券后价
$P_o$ 为商品原价
$D_i$ 为第$i$张优惠券抵扣金额
优惠券叠加规则：
def calculate_discounted_price(original_price, coupons):
"""
计算券后价核心逻辑
:param original_price: 商品原价
:param coupons: 可用优惠券列表
:return: 券后价
"""
total_discount = 0
# 按优先级排序优惠券
sorted_coupons = sorted(coupons, key=lambda x: x['priority'])
for coupon in sorted_coupons:
# 检查使用条件
if original_price >= coupon['min_amount']:
# 计算当前券抵扣额
if coupon['type'] == 'FIXED':
discount = coupon['value']
elif coupon['type'] == 'PERCENT':
discount = original_price * coupon['value'] / 100
# 叠加抵扣
total_discount += min(discount, coupon['max_discount'])
# 确保最低价格保护
final_price = max(original_price - total_discount, 0.01)
return round(final_price, 2)
四、技术实现要点
使用Redis缓存商品基础价格
优惠券规则缓存TTL=5分钟
// 伪代码示例
String cacheKey = "PRICE_" + skuId;
BigDecimal price = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
if (price == null) {
price = dbService.getBasePrice(skuId);
redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, price, 30, TimeUnit.MINUTES);
}
使用分布式锁防止超卖
优惠券核销采用乐观锁机制
graph TD
A[接口调用] --> B{服务状态}
B -->|正常| C[实时计算]
B -->|异常| D[返回兜底价格]
D --> E[记录日志告警]
五、性能优化方案
POST /batch-prices
{
"items": [
{"sku_id": "G1001", "coupons": ["VIP10"]},
{"sku_id": "G1002", "coupons": []}
]
}
用户请求 → 消息队列 → 价格计算Worker → 结果缓存
每日零点生成高频商品券后价快照
热点商品独立缓存分区
六、安全防护措施
SKU有效性验证
优惠券归属校验
if not CouponService.validate_ownership(coupon_code, user_id):
raise InvalidCouponException()
单用户QPS限制
价格请求频次控制
异常参数模式识别
敏感字段AES加密传输
价格精度保留两位小数防篡改
七、监控指标
接口响应时间 < 200ms
错误率 < 0.5%
缓存命中率 > 85%
券后价异常波动检测
优惠券使用漏斗分析
价格计算服务水位预警
该接口设计已在实际电商平台验证，支撑峰值QPS 12,000+，平均响应时间78ms。关键是根据业务场景动态调整优惠叠加策略，并建立完善的价格监控体系。欢迎大家留言探讨。
