一个简单抽奖算法的实现以及如何预防超中

一个简单抽奖算法的实现以及如何预防超中
需求

每个用户每天有3次抽奖机会；
抽奖奖池一共分为6档内容：现金红包1元，2元，3元，5元，iphone6s，谢谢参与；
支持每天调整和配置抽奖的获奖概率；

算法介绍
每种奖品都有一个权重 对应一个区间 若落入该区间就表示中奖 调整区间大小就可改变获奖概率 即调整权重值即可

奖品权重区间1元5000[0,5000)2元1000[5000,6000)3元500[6000,6500)5元100[6500, 6600)iphone6s1[6600, 6601)未中奖59409[6601,66010)假设设定抽10次中一次, 未中奖权重 = 抽检概率导数奖品数-奖品数 = 106601-6601 = 59409

抽奖的时候 先生成一个随机值

randNum = new Random().nextInt(totalWeight); // totalWeight = 上面权重列之和

判断该随机值在哪一个区间 如

randNum = 8944 落在未中奖区间 未中奖 randNum = 944 落在1元区间 中了一元

如果想增大中iphone6s的概率 调整权重值即可 如将权重改为1000， 则区间变为[6600,7600)
同时会为每种奖品设置库存 如

日期奖品库存3.1一元5000

中奖后 会减库存 但假如库存只剩1个了 有10个用户同时落入一元区间 如何避免1-10=-9的情况呢？
解决方法

update award_stock set stock = stock - 1 where award_id = ? and stock > 0;

即是否中奖除了落入区间外 还需判断减库存是否成功
如果减库存失败 仍当做未中奖

一旦一种奖品库存为0 下次计算区间的时候 将它排除 如一元奖品库存已为0 这时各奖品的区间变化为

奖品权重区间2元1000[0,1000)3元500[1000,1500)5元100[1500, 1600)iphone6s1[1600, 1601)未中奖59409[1601,61010)61010/1601=38 此时中奖概率变小了 相当于抽38次中一次

验证上述算法
看是否能抽完所有奖品 如某天的奖品配置如下 (权重默认等于库存)

日期奖品权重库存3.11元500050003.12元100010003.13元5005003.15元1001003.1iphone6s113.1未中奖5940959409

假设日活用户数为3万 每个用户可抽3次
java代码

final Map<String, Integer> awardStockMap = new ConcurrentHashMap<>(); // 奖品 <--> 奖品库存awardStockMap.put("1", 5000);awardStockMap.put("2", 1000);awardStockMap.put("3", 500);awardStockMap.put("5", 100);awardStockMap.put("iphone", 1);awardStockMap.put("未中奖", 59409); //6601*10 -6601//权重默认等于库存      final Map<String, Integer> awardWeightMap = new ConcurrentHashMap<>(awardStockMap); // 奖品 <--> 奖品权重 int userNum = 30000; // 日活用户数int drawNum = userNum * 3; // 每天抽奖次数 = 日活数*抽奖次数Map<String, Integer> dailyWinCountMap = new ConcurrentHashMap<>(); // 每天实际中奖计数for(int j=0; j<drawNum; j++){ // 模拟每次抽奖    //排除掉库存为0的奖品    Map<String, Integer> awardWeightHaveStockMap = awardWeightMap.entrySet().stream().filter(e->awardStockMap.get(e.getKey())>0).collect(Collectors.toMap(e->e.getKey(), e->e.getValue()));    int totalWeight = (int) awardWeightHaveStockMap.values().stream().collect(Collectors.summarizingInt(i->i)).getSum();    int randNum = new Random().nextInt(totalWeight); //生成一个随机数    int prev = 0;    String choosedAward = null;    // 按照权重计算中奖区间    for(Entry<String,Integer> e : awardWeightHaveStockMap.entrySet() ){        if(randNum>=prev && randNum<prev+e.getValue()){            choosedAward = e.getKey(); //落入该奖品区间            break;        }        prev = prev+e.getValue();    }    dailyWinCountMap.compute(choosedAward, (k,v)->v==null?1:v+1); //中奖计数     if(!"未中奖".equals(choosedAward)){ //未中奖不用减库存         awardStockMap.compute(choosedAward, (k,v)->v-1); //奖品库存一        if(awardStockMap.get(choosedAward)==0){            System.out.printf("奖品：%s 库存为空%n",choosedAward); //记录库存为空的顺序        }    } }System.out.println("各奖品中奖计数: "+dailyWinCountMap); //每日各奖品中奖计数

输出

奖品：iphone 库存为空奖品：5 库存为空奖品：1 库存为空奖品：2 库存为空奖品：3 库存为空每日各奖品中奖计数: {1=5000, 2=1000, 3=500, 5=100, iphone=1, 未中奖=83399}

可知 假如该天抽奖次数能有9万次的话 可以抽完所有的奖品 另外因是单线程未考虑减库存
失败的情况 即并发减库存的情况

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抽奖算法2 存在奖品库存的前提下 保证每次中奖的概率恒定 如15% 抽100次有15次中奖

        final Map<String, Integer> awardStockMap = new ConcurrentHashMap<>();         awardStockMap.put("1", 3000);        awardStockMap.put("2", 2000);        awardStockMap.put("3", 1500);        awardStockMap.put("5", 1000);        awardStockMap.put("10", 100);        awardStockMap.put("20", 10);        awardStockMap.put("50", 5);        awardStockMap.put("100", 2);        // 权重默认等于库存        final Map<String, Integer> awardWeightMap = new ConcurrentHashMap<>(awardStockMap);         final Map<String, Integer> initAwardStockMap = new ConcurrentHashMap<>(awardStockMap);         int drawNum = 50780; // 理论可以抽完所有奖品所需抽奖次数 = 奖品数×中奖概率导数 = 7617*100/15        final int threshold = 15; //中奖概率 15%        Map<String, Integer> dailyWinCountMap = new ConcurrentHashMap<>(); // 每天实际中奖计数        for (int j = 0; j < drawNum; j++) { // 模拟每次抽奖            //确定是否中奖            int randNum = new Random().nextInt(100);            if(randNum>threshold){                dailyWinCountMap.compute("未中奖", (k,v)->v==null?1:v+1);                continue; //未中奖            }            //中奖 确定是哪个奖品            //排除掉库存为0的奖品            Map<String, Integer> awardWeightHaveStockMap = awardWeightMap.entrySet().stream().filter(e->awardStockMap.get(e.getKey())>0).collect(Collectors.toMap(e->e.getKey(), e->e.getValue()));            if(awardWeightHaveStockMap.isEmpty()){ //奖池已为空                System.out.printf("第%d次抽奖 奖品已被抽完%n",j);                break;            }            int totalWeight = (int) awardWeightHaveStockMap.values().stream().collect(Collectors.summarizingInt(i->i)).getSum();            randNum = new Random().nextInt(totalWeight);             int prev=0;            String choosedAward = null;            for(Entry<String,Integer> e : awardWeightHaveStockMap.entrySet() ){                if(randNum>=prev && randNum<prev+e.getValue()){                    choosedAward = e.getKey(); //落入此区间 中奖                    dailyWinCountMap.compute(choosedAward, (k,v)->v==null?1:v+1);                    break;                }                prev = prev+e.getValue();            }            //减小库存            awardStockMap.compute(choosedAward, (k,v)->v-1);        }        System.out.println("每日各奖品中奖计数: "); // 每日各奖品中奖计数        dailyWinCountMap.entrySet().stream().sorted((e1,e2)->e2.getValue()-e1.getValue()).forEach(System.out::println);        awardStockMap.forEach((k,v)->{if(v>0){            System.out.printf("奖品：%s, 总库存： %d, 剩余库存： %d%n",k,initAwardStockMap.get(k),v);        }});

输出

第47495次抽奖 奖品已被抽完每日各奖品中奖计数: 未中奖=398781=30002=20003=15005=100010=10020=1050=5100=2

可见 实际不用到理论抽奖次数 即可抽完所有奖品