CN112148756A - 商品预约抢购优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及电商系统数据处理领域，具体涉及一种商品预约抢购优化方法，能够对多次参与抢购活动但抢购不成功的用户的下单抢购请求进行优先处理，提高了这部分用户的抢购成功率，进一步提高了用户参与的积极性。技术方案概括为，在数据库中增加一张表A，并在表中A增加机会值字段Y，将参与1次及1次以上抢购活动但未抢购成功的用户数据保存在表A中；将数据库中表A同步到redis缓存库中，对抢购页面与redis缓存库中的用户信息进行匹配，匹配成功，通过公式Y＝aX+D计算抢购不成功用户的机会值，按照匹配成功用户的机会值大小从高到低，依次提交匹配成功用户触发的下单抢购请求。本发明适用于商品预约抢购。

Description

商品预约抢购优化方法
技术领域
本发明涉及电商系统数据处理领域，具体涉及一种商品预约抢购优化方法。
背景技术
商品预约抢购是电商平台上最常用的促销活动，例如京东淘宝等主流电商平台把其作为一个功能入口存在，定期举办活动。目前预约抢购的基本流程是：用户预约报名，报名成功之后准时进入抢购页面参与活动，获得的系统反馈结果是抢购成功或失败，到此用户的活动结束。而对于预约抢购系统而言，需要进行充足准备，承担高并发、数据库负载、网络及服务器带宽、前端、后台等诸多技术压力，系统的目标是保证业务正常运行从而完成业务目标，对用户的处理没有很强的针对性。为了保证系统的正常运作，除了本身系统架构不断优化外，系统还会在用户向上提交请求的各个阶段做一些限流、拒绝等处理，这些处理都具有随机性，一般不针对特定用户群体，即使有也是为了排除僵尸或不正常用户的作弊操作。
由于处理没有针对性，系统无法识别多次参与但抢购不成功的用户。对于这部分用户而言，一两次抢购失败只觉得很失望，若多次抢购失败用户会直接打击用户参与活动的积极性，使其对平台预约抢购活动产生消极心理，认为这只是引流一个噱头。
发明内容
本发明的目的是提供一种商品预约抢购优化方法，能够对多次参与抢购活动但抢购不成功的用户的下单抢购请求进行优先处理，提高了这部分用户的抢购成功率，进一步提高了用户参与的积极性。
本发明采取如下技术方案实现上述目的，商品预约抢购优化方法，包括：
步骤(1)、在数据库中增加一张表A，并在表A中增加机会值字段Y，同时为Y设置初始值；
步骤(2)、将参与1次及1次以上抢购活动但未抢购成功的用户数据保存在表A中，数据包括用户参与次数以及活动举办次数；
步骤(3)、将数据库中表A同步到redis缓存库中；
步骤(4)、对抢购页面与redis缓存库中的用户信息进行匹配，匹配成功，则进入步骤(5)；
步骤(5)、根据匹配成功的用户数据，通过公式Y＝aX+D计算抢购不成功用户的机会值，a为固定百分比且为正值，由系统设定，X为用户参与次数,D为该活动举办次数；
步骤(6)、按照匹配成功用户的机会值大小从高到低，依次提交匹配成功用户触发的下单抢购请求；
步骤(7)、判断抢购是否成功，若是，则将抢购成功用户的机会值还原到初始值，并将该用户从redis缓存库中排除，更新表A，否则继续抢购。进一步的是，商品预约抢购优化方法还包括：步骤(8)、若抢购名额已满，则对无机会值Y的普通用户随机限流或拒绝抢购请求。
进一步的是，在步骤(1)中，初始值为1。
进一步的是，在步骤(2)中，所述数据还包括用户唯一标识UID。
进一步的是，在步骤(4)中，所述对抢购页面与redis缓存库中的用户信息进行匹配的具体匹配方法包括：比较抢购页面中的用户UID唯一标识与redis缓存库的用户UID唯一标识，若相等，则匹配成功。
进一步的是，在步骤(2)中，所述用户参与次数以及活动举办次数满足相等后，才计算机会值。
本发明针对用户实际参与商品预约抢购活动，将连续多次参与抢购活动而抢购失败的这部分用户进行单独管理，在抢购中优先处理这部分用户的下单抢购请求，提高了这部分用户的抢购成功率，进而提高了这部分用户的参与积极性。
附图说明
图1是本发明商品预约抢购优化方法的一种实施例方法流程图。
图2是本发明数据库表A中需要存储的数据。
具体实施方式
本发明商品预约抢购优化方法，包括：
步骤(1)、在数据库中增加一张表A，并在表A中增加机会值字段Y，同时为Y设置初始值；
步骤(2)、将参与1次及1次以上抢购活动但未抢购成功的用户数据保存在表A中，数据包括用户参与次数以及活动举办次数；
步骤(3)、将数据库中表A同步到redis缓存库中；
步骤(4)、对抢购页面与redis缓存库中的用户信息进行匹配，匹配成功，则进入步骤(5)；
步骤(5)、根据匹配成功的用户数据，通过公式Y＝aX+D计算抢购不成功用户的机会值，a为固定百分比且为正值，由系统设定，X为用户参与次数,D为该活动举办次数；
步骤(6)、按照匹配成功用户的机会值大小从高到低，依次提交匹配成功用户触发的下单抢购请求；
步骤(7)、判断抢购是否成功，若是，则将抢购成功用户的机会值还原到初始值，并将该用户从redis缓存库中排除，更新表A，否则继续抢购。
本发明商品预约抢购优化方法，还包括：步骤(8)、若抢购名额已满，则对无机会值Y的普通用户随机限流或拒绝抢购请求。
步骤(1)中，表A需要存储的数据如图2所示，包括用户基本信息、用户参与次数、活动举办次数、机会值Y以及唯一标识UID。
步骤(1)中，初始值一般默认为1，也可以根据需要自行设置。
在步骤(2)中，所述数据还包括用户唯一标识UID，唯一标识UID可以是用户的身份证号码。
在步骤(4)中，所述对抢购页面与redis缓存库中的用户信息进行匹配的具体匹配方法包括：比较抢购页面中的用户UID唯一标识与redis缓存库的用户UID唯一标识，若相等，则匹配成功，匹配成功之后，优先处理器下单抢购请求。
在步骤(2)中，所述用户参与次数以及活动举办次数满足相等后，才计算机会值。
本发明商品预约抢购优化方法应用在商品抢购中的一种实施例方法流程图，如图1，包括：
步骤一、在数据库中增加一张表A，并在表A中增加机会值字段Y，同时为Y设置初始值1，表A用于存储参与1次及1次以上抢购活动但抢购不成功的用户数据，用户数据还包括：用户唯一标识UID、用户参与次数X、活动举办次数D；
步骤二、抢购系统开放入口，用户进行报名预约，将预约报名用户信息保存至数据库；
步骤三、抢购开始前30秒将数据更新到最新状态，通过ETL工具将商品和库存数据同步到redis缓存库中，同时将数据库记录表A同步到redis缓存库；
步骤四、捕捉用户信息进行匹配，若停留在页面的用户的唯一标识UID与redis缓存库的唯一标识一致，则匹配成功；
步骤五、抢购开始时，根据技术方案中设计的机会值公式计算方法Y＝aX+D，计算匹配成功用户的机会值Y，a为固定百分比且为正值，由系统设定，X为用户参与次数,D为该活动举办次数；
步骤六、按照机会值Y的大小从高到低，依次提交有用户触发的下单请求。若抢购名额有限，参与人数超过限定名额，则无机会值Y的这部分用户系统对其随机的限流或者拒绝请求。最后系统只提交限定数量的用户请求，由系统去判断是否抢购成功，最后成功与否还受用户本身、网络等多方面影响，若最后名额有剩，由系统按照一般继续提交请求来补齐名额；
步骤七、一旦抢购成功，该用户请求流程回到初次参与预约抢购规则的状态，数据表A相继更新，机会值Y还原为默认值1，该用户也从缓存库中排除。之后再次参与活动继续按照首次参与的流程处理。
综上所述，本发明能够对多次参与抢购活动但抢购不成功的用户的下单抢购请求进行优先处理，提高了这部分用户的抢购成功率，进一步提高了用户参与的积极性。

Claims (6)

1.商品预约抢购优化方法，其特征在于，包括：
步骤(1)、在数据库中增加一张表A，并在表中A增加机会值字段Y，同时为Y设置初始值；
步骤(2)、将参与1次及1次以上抢购活动但未抢购成功的用户数据保存在表A中，用户数据包括用户参与次数以及活动举办次数；
步骤(3)、将数据库中表A同步到redis缓存库中；
步骤(4)、对抢购页面与redis缓存库中的用户信息进行匹配，匹配成功，则进入步骤(5)；
步骤(5)、根据匹配成功的用户数据，通过公式Y＝aX+D计算抢购不成功用户的机会值，a为固定百分比且为正值，由系统设定，X为用户参与次数,D为该活动举办次数；
步骤(6)、按照匹配成功用户的机会值大小从高到低，依次提交匹配成功用户触发的下单抢购请求；
步骤(7)、判断抢购是否成功，若是，则将抢购成功用户的机会值还原到初始值，并将该用户从redis缓存库中排除，更新表A，否则继续抢购。
2.根据权利要求1所述的商品预约抢购优化方法，其特征在于，还包括：步骤(8)、若抢购名额已满，则对无机会值Y的普通用户随机限流或拒绝抢购请求。
3.根据权利要求1所述的商品预约抢购优化方法，其特征在于，在步骤(1)中，初始值为1。
4.根据权利要求1所述的商品预约抢购优化方法，其特征在于，在步骤(2)中，所述用户数据还包括用户唯一标识UID。
5.根据权利要求4所述的商品预约抢购优化方法，其特征在于，在步骤(4)中，所述对抢购页面与redis缓存库中的用户信息进行匹配的具体匹配方法包括：比较抢购页面中的用户UID唯一标识与redis缓存库的用户UID唯一标识，若相等，则匹配成功。
6.根据权利要求1所述的商品预约抢购优化方法，其特征在于，在步骤(2)中，所述用户参与次数以及活动举办次数满足相等后，才计算机会值。
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