积分作为一种营销手段，被广泛运用于线上/线下的产品中，以此来增加用户对于产品的粘性。比如天猫积分可以用来兑换商品，京豆可以在下单折扣等，如下图所示。
如今，随着获客成本的增加，如何减少用户的流失，变成了各个产品的核心命题之一。也正因如此，很多业务引入了各式各样的积分系统。为了更好的面对业务带来的变化，对整个积分兑换流程做一个合理的抽象是正确且有必要的。只是，整个积分的兑换是一个非常庞大且复杂的流程，因此，本着一切从简的理念，我们这期先聊一聊如何设计一个积分领取系统。
从具体到抽象
无论是天猫积分/京豆，都会有一个规则说明，笼统的来说，无外乎两个主要的功能点：如何获取积分以及如何消费积分。
获取京东的方式通常有：
- 每天签到一次，领5个京豆
- 买100元以上的东西，领20个京豆
- 发1条20字以上的评论，领10个京豆
- ……
从上面的规则中，我们可以看出，基本符合一个格式：xx行为，执行yy次，可以得到zz个ww。
于是我们可以将上述案例抽象成以下三步：
- 行为感知
- 任务推进
- 权益领取
架构设计
本着高内聚与低耦合的理念，我们可以抽象成几个核心模块
行为感知模块
该模块负责对用户的行为进行感知，如果用户的登录行为、点赞行为、下单行为等。通常情况，该模块是异步进行的。
原因也很简单，行为感知作为依附于主链路存在的功能，其存在不应该影响到主链路的运行。
例如“用户每日登录获取一个积分”这样的案例，我们不应该在登录接口同步进行行为感知。通常采取的做法是，开一个子线程调用一下行为感知接口即可。
但是，行为的种类千奇百怪，如何对行为进行一个合理的抽象便是我们要考虑的问题了。一个简易的流程图如下所示：
在上述流程里，行为感知模块可以感知多种数据源（消息），解析不同业务的消息数据后，为了转换成系统内部需要的行为对象，通常还需要有一步数据填充的过程，这一步需要我们和其他的服务进行联动的，在数据填充完成后，外部的行为才真正变成我们整个积分领取系统内部所需要行为对象，这一步可以可以再发出一个行为变更消息出去，以便和其他业务解耦（当然也可以提供一个接口）。
任务推进模块
我们将如何领取积分归到该模块中。
所谓任务推进，便是我们上述案例中提到的例如：下单20元的物品、点赞10条内容、登录1次这样的行为。在该模块中，我们需要维护一张用户行为记录表和一个任务规则表。
行为记录表负责维护用户每天的任务进度状态，例如点赞了多少条内容等信息。
任务规则表负责录入玩法规则，比如点赞10条内容可得一个积分这样的信息。该部分通常会由一个运营后台来承接。
一个简易的流程图如下
在上述流程中，任务的匹配与任务进度的更新是比较核心的部分。如何做好技术选型是比较重要的一点，我们将会在下一章详细介绍。
权益领取模块
出于高内聚低耦合的思想，我们可以将权益系统的职责设置的简单一些，只需要负责增加积分、减少积分，查询积分明细这几个工作。至于从什么渠道加积分、加多少积分，则将职责上移到任务推进模块中进行。
举个例子解释一下。比如，用户通过下订单赚取积分。订单系统通过异步发送消息或者同步调用接口的方式，告知行为感知模块订单交易成功，补全必要的信息后，发送给任务推进模块；任务推进模块根据拿到的订单信息，查询订单对应的积分兑换规则（兑换比例、有效期等），计算得到订单可兑换的积分数量，然后调用权益领取模块的接口给用户增加积分。
这一部分的流程比较简单，就不画图了。但是如何保证积分加的正确，如何保证不重复加或者不漏加则是该模块的难点。
小结一下
简单对上述三个模块进行一个小结。有了上述共识后，我们可以抽象出如下的功能图。
详细设计（数据表设计）
数据库和接口的设计非常重要，一旦设计好并投入使用之后，这两部分都不能轻易改动。
改动数据库表结构，需要涉及数据的迁移和适配。改动接口，需要推动接口的使用者作相应的代码修改。这两种情况，即便是微小的改动，执行起来都会非常麻烦。因此，我们在设计接口和数据库的时候，一定要多花点心思和时间，切不可过于随意。
相反，业务逻辑代码侧重内部实现，不涉及被外部依赖的接口，也不包含持久化的数据，所以对改动的容忍性更大。
在对上述流程进行了一个抽象之后，我们发现有两个非常重要的表：任务规则表和任务进度明细表。
数据字典设计
任务规则表
这张表的设计比较简单，只需要指明相应的活动规则即可，表结构如下。
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| id | 活动ID |
| name | 任务名称 |
| description | 任务描述 |
| type | 任务类型 |
| userAction | 用户行为 |
| num | 任务次数 |
| rewardCount | 任务完成后的奖励数值 |
| rewardType | 任务完成后的奖励类型 |
| period | 单次任务的周期，本次需求仅支持天级别（DAY）的周期 |
| threshold | 每个任务周期内能完成的次数上限 |
🌰场景举例
点赞三个内容获取一个积分，每天最多可获取20个，那么在数据表中则应该是如下的一条记录
type为like，num为3，rewardCount为1，rewardType为balloon，threshold为20
任务进度明细表
| 字段 | 类型 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
| id | Long | 主键ID | |
| userId | Long | 用户ID | |
| taskId | Long | 任务ID | |
| progress | Integer | 完成进度 | |
| extra | Map | 扩展信息 | |
| status | Integer | 任务推进状态 | 0：初始状态1：进行中2：已完成 |
| actionType | String | 用户行为 | |
| gmt_create | |||
| gmt_modified |
存储方案
只要做好一定的抽象之后，数据字典的设计其实是比较容易的，难点在于如何对数据存储进行合理的选型。
在之前的文章中有提到过，架构的设计本质上是一种取舍的艺术。上文提到规则的配置通常是放在运营后台承载的，这一块的使用场景规模较小，不需要扛前台流量，因此直接选用mysql，单库单表即可。
而任务进度明细表，记录的是每一个用户的行为明细，如果对于数据的准确性较高，mysql分库分表通常是一个不错的选择。当然如果整个业务需求允许少量的数据丢失，也考虑使用HBase这样的大数据存储引擎，可以降低一些开发成本。
总结
以上就是对整个积分领取系统的一个简单设计，我们先从实际的案例出发，对场景进行一个技术层面的抽象，并归纳为成“行为感知->任务推进->权益领取”三个模块。在明确了每个模块的职责后，我们给出了对应的流程图，并在最后汇总成了一个完整的功能架构图。聚焦具体实现时，我们定义了两个最核心的数据表：任务规则表与任务明细推进表，并讨论了存储。总的来说整个积分领取的生命周期已经完整。
但是，这里请注意⚠️。无论是天猫积分或者京东京豆，领取规则只是其中一个比较重要的部分，一个完整的积分系统不光涉及到积分的领取，积分的消费也是非常重要的一环，以及消费过后的对账系统又该如何设计，这些都是值得我们探讨的问题。