面试问题
1.你们的优惠券规则是如何编码实现的？
答：我们的优惠规则是基于策略模式来定义的。在初期做调研的时候也考虑过规则引擎，不过考虑到我们的优惠规则并不复杂，而且规则引擎太重，增加了学习和维护成本，最终选择了基于策略模式来自定义规则。
2.你在项目中有没有使用到设计模式？
答：当然用到过，比如在优惠券功能中就使用了策略模式来定义优惠规则。还有我实现的基于注解的通用分布式锁组件，也使用到了策略模式、工厂模式
3.你在项目中有没有使用到线程池或者并发编程？
答：当然，项目中很多地方都有用到。比如在实现优惠券的推荐算法时，我们采用的是排列组合多种优惠方案，然后分别计算，最终筛选出最优解的思路。
由于需要计算的优惠方案可能较多，为了提高计算效率，我们利用了CompletableFuture来实现多方案的并行计算。并且由于要筛选最优解，那就需要等待所有方案都计算完毕，再来筛选。因此就使用了CountdownLatch来做多线程的并行控制。
4.那你能不能聊一聊CountdownLatch的基本原理？
略，参考面试宝典
5.使用优惠券的订单可能包含多个商品，如果出现部分商品退款的情况，你们如何处理退款金额？优惠券是如何处理的？
答：这里处理的方案有很多种，可以选择退券或不退券。不过基于产品的需求，我们采用的是不退券的方案。
具体来说，就是在一开始下单时，就会根据优惠券本身的使用范围，筛选出订单中可以参与优惠的商品，然后计算出每一个被优惠的商品具体的优惠金额分成，以及对应的实付金额。
而在退款的时候，如果用户选择只退部分商品，我们就可以根据每个商品的实付金额来退款，实现订单拆分退款。同时也满足退款不退券的原则。
当然，如果订单未支付，直接取消或者超时关闭，是可以退还优惠券的。
