概要：
这篇文章主要是对半年前开发的红包模块进行整理，把其中主要的设计思想以及具体的实现方案进行介绍，如有设计以及实现上的缺陷，或是存在漏洞，请大家批评指正！
红包功能大家都很熟悉了，那在这里就简单的对红包功能进行描述...
功能描述：红包业务主要的功能包括四部分，分别是红包发送，红包接收，红包回收，以及红包记录查询。
1）红包发送：发送者账户->红包中间层
2）红包接收：红包中间层->接收者账户
3）红包回收：红包中间层中若存在红包留存超过24小时，则将其回收，红包中间层->发送者账户
功能描述大体了解之后，那接下来就是实现方案了...
首先给出设计流程，这部分将依次对红包发送、红包接收、红包回收的流程进行分析...
1. 设计流程
首先是红包发送功能，以群红包为例，其流程图如下所示：
图1 红包发送流程图
首先，采用基于高斯分布的方法，将金额100随机的分配成8份，然后将这8份数据存入到redis缓存队列(list)中，同时将队列的过期时间设置成24h；考虑到在抢红包的时候会出现重复抢的问题，那在这里采用的去除重复的方案是在redis缓存中维护一个已分配集合（set），集合里面存储的是已经接收过红包的用户ID；另外，在大量的用户同时抢红包的 情况，出于优化方面的考虑，为了起到一定的限流作用，同时减少对数据库的访问压力（考虑这种情况：一个时间段内，大量的用户在抢红包，在红包已经分配完的时刻之后 到来的请求，会给数据库带来一定的访问压力），那做法是在redis缓存中维护一个红包已分配完的标记（key-value）,有0（为分配完）/1（已分配完）两种状态，从而起到一定的限流作用。
继缓存层面之后，接下来是数据库层面，那在MySQL中的红包发送表（account_coin_records_user_coin_package_send）中生成一条记录，同时呢在把上面经高斯分布方法得到的8份金额插入到红包分配表（account_coin_records_user_coin_package_assign）中，初始化分配标记为0（未分配），至此，红包发送的整个流程完成。
然后是红包接收功能，其流程图如下所示：
图2 红包接收流程图
红包接收者发起请求（请求中包含红包ID、请求人的用户ID）去抢红包，首先需要一系列的验证，这个验证操作要同时基于redis缓存以及MySQL数据库中的数据进行 验证，主要是验证红包ID对应的红包是否存在、红包是否已经分配完了、红包是否已经过期了、红包接收者是否重复接收红包等。如果验证通过，那么这个用户是允许接收到红包的，接下来就是账户同步（红包中间层->用户账户，事务处理），若数据库操作成功，则红包接收成功，否则失败，至此，红包接收整体流程完成。
最后就是红包回收功能，其流程图如下所示：
图3 红包回收流程图
红包回收是采用定时调度策略发起的，时间间隔为5min不间断的轮询访问MySQL数据库，查询是否有待回收的红包（红包在红包中间层留存已经超过24h，且红包 未 分配完），若有需要回收的红包，这个时候基于效率方面的考虑，采用多线程方案来进行回收操作，每个红包对于一个线程，策略是：一个线程，一个请求，一个事务（这 个 方案只适用于待回收的红包个数不是很多的情况）。（注意：若需要回收的红包很多，若不断的申请线程，可能造成内存溢出问题，这时候具体问题具体分析，可以考虑生产者-消费者模式）；分布式架构，远程调用，接下来处理红包回收的服务器接收到红包回收请求后，进行账户同步以及红包状态标记（标记为已回收），若数据库事务出现异常，那么事务回滚，此时，这个红包没有回收成功，只能等待下一个5min后再次被回收。
到这里，流程基本介绍完了，那接下来介绍一下数据模型...
2. 数据模型
数据库用的是MySQL。将红包记录进行持久化存储，用于查询红包分配记录以及后期的历史记录查询。红包分配的数据模型如下图所示：
图4 红包分配数据模型
图4中展示了部分的比较重要的数据信息，表之间的关联是靠红包ID建立起来的，红包记录以及状态标记图中已经标识出来了，就不一一介绍了。
在数据库层面，接收红包功能存在高并发问题，那接下来就简单介绍下是如何处理并发的...
3. 并发处理
是如何处理高并发问题的呢？
分析：
首先，由于红包的金额存放在redis缓存队列中，由于redis是单线程的，那么在获取红包的阶段不存在并发问题...
然后，下一步是MySQL数据库一系列的update操作，存在高并发问题...
最后，是记录保存，insert操作，也不存在并发问题...
数据库中update操作，主要应用乐观锁和X锁两种方式来保证数据一致性的。
4. 并发测试
在一段时间的并发测试中，测试通过，不会出现数据不一致问题，红包回收功能也能正常进行。
目前在并发方面，至少支持同一时刻并发量为3000的抢红包操作不会出现问题。
总结，由于能力以及技术有限，目前的方案基本适用用户量不是很大的应用场景，后期随着用户量的增大，会进一步的进行优化...
感谢阅读，希望能帮助到大家，谢谢大家对本站的支持！
</div>