（满减、满折、特价、秒杀、优惠券……），每个策略有明确的条件、动作、范围，不允许随意组合出"四不像"。

技术场景：将满减优惠50.00元按 SKU 金额比例分摊给 3 个商品。四舍五入后，各 SKU 分摊金额之和可能不等于总优惠，导致财务对账不平。SKU原价理论分摊四舍五入SKU-T12916.666...16.67SKU-B19925.711...25.71SKU-S597.622...7.62求和校验：16.67 + 25.71 + 7.62 =50.00？刚好。但这只是碰巧。当 SKU 数量增

电商优惠券售后问题的本质，是正向优惠计算与逆向退款计算的数据一致性问题。本文提出的正向固化 + Trace 凭证计算前置：在下单阶段完成所有优惠分摊，并将结果固化为不可变凭证。只读退款：退款阶段完全依赖 Trace 凭证，杜绝重新计算带来的金额偏差。策略可配：通过售后策略模板和券策略配置实现规则与券行为的灵活组合。兜底安全：Fallback 机制为异常退款提供人工审核入口，守住资损底线。这一设计不

电商促销风控面临"不可能三角"：低门槛、多商品、低退货率不可兼得。针对凑单套利问题，本文提出三层技术防御方案：1）动态商品池基于历史退货数据自动过滤高风险商品；2）互斥组引擎通过规则优先级和叠加限制阻断套利路径；3）价格保护机制设置成本价/会员价/历史最低价三道防线。该架构通过预计算和实时风控，在保持促销灵活性的同时防范系统性风险，核心思路是将风控逻辑深度植入规则引擎而非事后拦