概述
一、红包的架构设计简介
本文是基于平台创建红包活动时即提前分配好红包金额的策略
需要输入条件：总金额，红包数量，最小金额，最大金额 金额浮动阀值[0.0, 1.0]
我们可以通过调节阀值来达到正态分布的效果
二、生成随机红包工具类
import java.math.BigDecimal;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
public class RedPacketUtils {
private static final Random random = new Random();
/**
* 根据总数分割个数及限定区间进行数据随机处理
* 数列浮动阀值为0.95
*
* @param totalMoney - 被分割的总数
* @param splitNum - 分割的个数
* @param min - 单个数字下限
* @param max - 单个数字上限
* @return - 返回符合要求的数字列表
*/
public static List<BigDecimal> genRanddomList(BigDecimal totalMoney, Integer splitNum, BigDecimal min, BigDecimal max, Float thresh) {
totalMoney = totalMoney.multiply(new BigDecimal(100));
min = min.multiply(new BigDecimal(100));
max = max.multiply(new BigDecimal(100));
List<Integer> li = genRandList(totalMoney.intValue(), splitNum, min.intValue(), max.intValue(), thresh);
List<BigDecimal> randomList = new CopyOnWriteArrayList<>();
for (Integer v : li) {
BigDecimal randomVlue = new BigDecimal(v).divide(new BigDecimal(100));
randomList.add(randomVlue);
}
randomList = randomArrayList(randomList);
return randomList;
}
/**
* 根据总数分割个数及限定区间进行数据随机处理
*
* @param total - 被分割的总数
* @param splitNum - 分割的个数
* @param min - 单个数字下限
* @param max - 单个数字上限
* @param thresh - 数列浮动阀值[0.0, 1.0]
*/
public static List<Integer> genRandList(int total, int splitNum, int min, int max, float thresh) {
assert total >= splitNum * min && total <= splitNum * max : "请校验红包参数设置的合理性";
assert thresh >= 0.0f && thresh <= 1.0f;
// 平均分配
int average = total / splitNum;
List<Integer> list = new ArrayList<>(splitNum);
int rest = total - average * splitNum;
for (int i = 0; i < splitNum; i++) {
if (i < rest) {
list.add(average + 1);
} else {
list.add(average);
}
}
// 如果浮动阀值为0则不进行数据随机处理
if (thresh == 0) {
return list;
}
// 根据阀值进行数据随机处理
int randOfRange = 0;
int randRom = 0;
int nextIndex = 0;
int nextValue = 0;
int surplus = 0;//多余
int lack = 0;//缺少
for (int i = 0; i < splitNum - 1; i++) {
nextIndex = i + 1;
int itemThis = list.get(i);
int itemNext = list.get(nextIndex);
boolean isLt = itemThis < itemNext;
int rangeThis = isLt ? max - itemThis : itemThis - min;
int rangeNext = isLt ? itemNext - min : max - itemNext;
int rangeFinal = (int) Math.ceil(thresh * (Math.min(rangeThis, rangeNext) + 100));
randOfRange = random.nextInt(rangeFinal);
randRom = isLt ? 1 : -1;
int iValue = list.get(i) + randRom * randOfRange;
nextValue = list.get(nextIndex) + randRom * randOfRange * -1;
if (iValue > max) {
surplus += (iValue - max);
list.set(i, max);
} else if (iValue < min) {
list.set(i, min);
lack += (min - iValue);
} else {
list.set(i, iValue);
}
list.set(nextIndex, nextValue);
}
if (nextValue > max) {
surplus += (nextValue - max);
list.set(nextIndex, max);
}
if (nextValue < min) {
lack += (min - nextValue);
list.set(nextIndex, min);
}
if (surplus - lack > 0) {//钱发少了 给低于max的凑到max
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
int value = list.get(i);
if (value < max) {
int tmp = max - value;
if (surplus >= tmp) {
surplus -= tmp;
list.set(i, max);
} else {
list.set(i, value + surplus);
return list;
}
}
}
} else if (lack - surplus > 0) {//钱发多了 给超过高于min的人凑到min
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
int value = list.get(i);
if (value > min) {
int tmp = value - min;
if (lack >= tmp) {
lack -= tmp;
list.set(i, min);
} else {
list.set(i, min + tmp - lack);
return list;
}
}
}
}
return list;
}
/**
* 打乱ArrayList
*/
public static List<BigDecimal> randomArrayList(List<BigDecimal> sourceList) {
if (sourceList == null || sourceList.isEmpty()) {
return sourceList;
}
List<BigDecimal> randomList = new CopyOnWriteArrayList<>();
do {
int randomIndex = Math.abs(new Random().nextInt(sourceList.size()));
randomList.add(sourceList.remove(randomIndex));
} while (sourceList.size() > 0);
return randomList;
}
public static void main(String[] args) {
Long startTi = System.currentTimeMillis();
List<BigDecimal> li = genRanddomList(new BigDecimal(10000), 300, new BigDecimal(1), new BigDecimal(200),0.95f);
li = randomArrayList(li);
System.out.println("======size=========size:" + li.size());
System.out.println(li);
Long endTi = System.currentTimeMillis();
System.out.println("======耗时=========:" + (endTi - startTi) / 1000 + "秒");
}
}
三、测试结果
四、微信红包的架构设计简介
1. 微信的金额什么时候算？
答：微信金额是拆的时候实时算出来，不是预先分配的，采用的是纯内存计算，不需要预算空间存储。。
采取实时计算金额的考虑：预算需要占存储，实时效率很高，预算才效率低。
2. 实时性：为什么明明抢到红包，点开后发现没有？
答：2014年的红包一点开就知道金额，分两次操作，先抢到金额，然后再转账。
2015年的红包的拆和抢是分离的，需要点两次，因此会出现抢到红包了，但点开后告知红包已经被领完的状况。进入到第一个页面不代表抢到，只表示当时红包还有。
3. 分配：红包里的金额怎么算？为什么出现各个红包金额相差很大？
答：随机，额度在0.01和剩余平均值2之间。
例如：发100块钱，总共10个红包，那么平均值是10块钱一个，那么发出来的红包的额度在0.01元～20元之间波动。
当前面3个红包总共被领了40块钱时，剩下60块钱，总共7个红包，那么这7个红包的额度在：0.01～（60/72）=17.14之间。
注意：这里的算法是每被抢一个后，剩下的会再次执行上面的这样的算法（Tim老师也觉得上述算法太复杂，不知基于什么样的考虑）。
这样算下去，会超过最开始的全部金额，因此到了最后面如果不够这么算，那么会采取如下算法：保证剩余用户能拿到最低1分钱即可。
如果前面的人手气不好，那么后面的余额越多，红包额度也就越多，因此实际概率一样的。
4. 红包的设计
答：微信从财付通拉取金额数据郭莱，生成个数/红包类型/金额放到redis集群里，app端将红包ID的请求放入请求队列中，如果发现超过红包的个数，直接返回。根据红包的裸祭处理成功得到令牌请求，则由财付通进行一致性调用，通过像比特币一样，两边保存交易记录，交易后交给第三方服务审计，如果交易过程中出现不一致就强制回归。
5. 发性处理：红包如何计算被抢完？
答：cache会抵抗无效请求，将无效的请求过滤掉，实际进入到后台的量不大。cache记录红包个数，原子操作进行个数递减，到0表示被抢光。财付通按照20万笔每秒入账准备，但实际还不到8万每秒。
6. 通如何保持8w每秒的写入？
答：多主sharding，水平扩展机器。
7. 据容量多少？
答：一个红包只占一条记录，有效期只有几天，因此不需要太多空间。
8. 询红包分配，压力大不？
答：抢到红包的人数和红包都在一条cache记录上，没有太大的查询压力。
9. 一个红包一个队列？
答：没有队列，一个红包一条数据，数据上有一个计数器字段。
10. 有没有从数据上证明每个红包的概率是不是均等？
答：不是绝对均等，就是一个简单的拍脑袋算法。
11. 拍脑袋算法，会不会出现两个最佳？
答：会出现金额一样的，但是手气最佳只有一个，先抢到的那个最佳。
12. 每领一个红包就更新数据么？
答：每抢到一个红包，就cas更新剩余金额和红包个数。
13. 红包如何入库入账？
答:数据库会累加已经领取的个数与金额，插入一条领取记录。入账则是后台异步操作。
14. 入帐出错怎么办？比如红包个数没了，但余额还有？
答：最后会有一个take all操作。另外还有一个对账来保障。
五、总结
这样就完成了对随机红包的工具类的开发,还有对一些微信红包的的常见问题做的解答,最后感谢博客的原作者.
作者：CoderZS
链接：https://www.jianshu.com/p/0174a026b9c9
最后
以上就是坦率哈密瓜为你收集整理的Java实现微信拼手气红包随机金额算法的全部内容，希望文章能够帮你解决Java实现微信拼手气红包随机金额算法所遇到的程序开发问题。
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