Java积分系统核心是将积分变动抽象为可追溯、可回滚、可扩展的领域事件，通过PointAccount账户快照、PointTransaction流水明细和规则引擎实现解耦、一致与可运营。
用Java实现用户积分系统，核心在于把“积分变动”抽象成可追溯、可回滚、可扩展的业务事件，而不是简单增减数据库字段。重点不是写加减法，而是设计积分流水、规则引擎和状态一致性机制。
积分模型设计：实体分离是关键
不要只建一个 user.points 字段。拆成三张基础表：
- User：用户基本信息（id、name、status等）
- PointAccount：账户快照（user_id、available_points、frozen_points、total_earned、total_used）
- PointTransaction：流水明细（id、user_id、biz_type、amount、status、ref_id、created_at、ext_data）
其中 biz_type 是关键枚举（如 ORDER_PAY、SIGN_IN、COUPON_USE、ADMIN_ADJUST），ref_id 关联具体业务单据（订单号、活动ID），ext_data 存JSON记录来源规则或审批人，便于审计和问题定位。
积分变动逻辑：用领域事件驱动而非直连更新
避免在支付成功后直接 update point_account set available_points = available_points + 100。推荐用事件驱动方式：
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
- 支付服务触发 OrderPaidEvent
- 积分服务监听该事件，校验用户状态、活动有效期、是否重复发放等规则
- 通过 PointService.issuePoints(userId, 100, "ORDER_PAY", orderId) 统一入口处理
- 内部执行：生成流水记录 → 更新账户快照 → 发布 PointsIssuedEvent（供通知、风控等下游消费）
这样既解耦，又保留扩展点——比如后续要加“新用户首单双倍积分”，只需新增规则判断，不改主干逻辑。
并发与一致性：乐观锁 + 补偿事务
高并发场景下，积分扣减容易超发。不要依赖数据库唯一索引硬拦（体验差），而是分层控制：
- 读取账户时带版本号：
SELECT available_points, version FROM point_account WHERE user_id = ? - 更新时校验：
UPDATE ... SET available_points = ?, version = version + 1 WHERE user_id = ? AND version = ? - 若影响行数为0，说明已被其他线程修改，触发重试或降级（如进入异步队列延迟处理）
- 对关键操作（如大额兑换）增加分布式锁（Redis Lock），但仅限临界路径，避免全局阻塞
同时必须配套补偿机制：定时扫描 PointTransaction.status = 'PROCESSING' 超时未终态的记录，调用幂等回查接口确认真实状态并闭环。
规则配置化：把硬编码变成可运营能力
积分规则常变（如“每日签到前3天5分，后4天2分”），硬写if-else难维护。建议引入轻量规则引擎：
- 定义规则配置表：point_rule（id、biz_type、priority、condition_json、action_json、enabled）
- condition_json 示例：
{"maxTimesPerDay": 1, "dateRange": ["2024-01-01", "2024-12-31"]} - action_json 示例：
{"points": "${day - 运行时用 Aviator 或 Spring Expression 解析表达式，结合本地缓存（Caffeine）提升性能
运营人员可在后台增删规则、开关生效，开发无需每次发版。
不复杂但容易忽略：积分系统真正的难点不在技术实现，而在业务语义的精确表达和长期演进中的兼容性设计。从第一天起就坚持流水不可删、账户快照可重建、规则可灰度，后面半年会省下大量救火时间。
