抽奖系统的使用场景
1，主动使用的场景，抽奖是一种游戏产品出现的，利用的是人们对“赌”的一种天然偏好。抽奖人通过完成任务或者使用虚拟资产来获得抽奖机会，常用于各种推广或促活的场景。
2，被动使用的场景，对于大量人竞争少量物品的时候，抽奖则是一种较为有效的机会分配方式。例如火车票、限量商品等的购买。
什么是抽奖系统？抽奖软件购买和开发交流，李铁牛15889726201
可以简单理解为一个转盘，每个奖品占据一个角度区域，和不中奖一起构成一个完整的圆形。每次抽奖即启动一次指针旋转，最后指针停在的角度区域就是抽奖结果。
抽奖系统的关键因素：奖品及其中奖概率；还有一些与抽奖系统无关，但也会影响关键因素的因素：奖品数、抽奖次数（人数）。
从一个例子出发
某一天，同时接到两个业务方的需求，都要做抽奖，都是奖品有上限的情况，但他们对抽奖的需求偏好却不太相同。具体如下：
业务1的期望：在活动时期内，希望中奖数能均匀产出，即在每个时段的中奖数相同，不希望很快就被客户抽完所有的奖品，以保证活动的时效性。
业务2的期望：在活动时期内，希望用户随时进来时都有相同的中奖概率，即在每个时段的中奖概率相同，让抽奖人获得持续的正向刺激，以保证活动的吸引力。
满足的情形
1，当每个时段的抽奖次数都不大于预期且数量恒定不变时。
——但这种情形几乎不可能发生，主要是参与抽奖的人数量不可能恒定。
不满足的情形
1，当每个时段的抽奖次数都不大于预期，且数量变化
能满足概率恒定，但不满足中奖数均匀。因为根本没达到投放量。
2，当每个时段的抽奖次数都大于预期
能满足中奖数均匀，但不满足中奖概率恒定。因为奖品发完后，后面的人中奖概率只能自动调为0。
且无论大于预期还是不大于预期，都是我们所不能控制的。
结论：不可能同时满足上述两条要求，而只可能满足其中一条。
方案1：只满足每个时段的中奖数相同
将奖品数量平均分布到每个时段上，根据预计的抽奖次数计算出基准中奖概率。
如果某个时段的抽奖次数大于预期，即奖品不够，采用先到先得，后来的人中奖概率调为0，就存在时间的不公平性；
如果某个时段的抽奖次数小于预期，即奖品多了发不完，但这本身不是系统的问题，而是活动策划与推广的问题。
如果能接受时间不公平，方案1就是可行的。而如果不能接受，那就要突破每个时段中奖数相同的前提来进行优化了。
方案1优化：
动态调整投放量，最终通过调整抽奖次数来延缓时间不公平性的到来。
当上个时段的抽奖次数小于或者大于我们的预期次数，我们在下一个时段相应地调低或调高投放量。
怎么调？计算公式有待研究，调的幅度如何控制。
方案2，只满足每个时段的中奖概率相同
将所有奖品一起投放，所有人的中奖概率相同，先到先得，发完奖品活动就结束。——虽然保证了时间公平性，但活动的时间可能达不到预期。
如果能接受活动提前结束的问题，方案2就是可行的。而如果不能接受，那就要突破每个时段中奖概率相同的前提来进行优化了。
方案2优化：
允许每个时段的中奖概率不同，尽可能达到活动的时间要求。
每个时段的中奖量不设限，但根据上一时段结束时累计已中出的奖品数，实时调整后续时段的基准中奖概率，当奖品发完时，则结束该奖品的抽奖。——但如果前面的抽奖次数太多，活动依然可能会提前结束，而且也必然存在调整中奖概率带来的时间的不公平问题，只是问题暴露的没那么突兀，而是一个逐渐变为0的过程。
调整方式：
假设总奖品数是100个，基准中奖概率50%，希望10个小时发完，那么每个小时的投放量是10个奖品。且假设小样本的实际比率等于概率。
如果上一个时段中出了5个奖品，那么后续时段的基准概率，则为95/（100/50%）*9/10=52.8%
如果上一个时段中出了15个奖品，那么后续时段的基准概率，则为85/（100/50%）*9/10=47.2%
如何判断用哪个方案？
从技术角度来讲，方案2肯定是最简单的，方案1次之，两个优化方案会相对复杂。但也要考虑优化方案和基础方案的差异有多大。
首先，我们能否预估到可能的总流量，如果可以的话，设定一个较大的预计抽奖次数，那么方案2无疑是最佳的。
其次，我们能否预估到流量的变化趋势，如果可以的话，方案1的优化方案甚至可以提前人为的设定。
另外，因为各种方案有不同的优缺点，那我们就要选择我们更侧重的目标。例如是更看重活动的时间，还是更看重用户抽奖的体验。
中奖概率如何设定
中奖概率只取决于我们希望达到的活动的ROI。因为抽奖次数算是收益，而中奖数是成本，那么ROI就是我们的中奖概率。
PS：关于抽奖次数是否完全等于我们的收益，就需要检测抽奖用户的质量了，防止垃圾流量的涌入。
多奖品抽奖
单个奖品的逻辑相同，某个奖品抽完后，该奖品的中奖概率被补给“未中奖”
特殊规则
1，需要调整某些人的中奖率，甚至必中
前面的讨论，基本把用户平等对待的，但为了保证活动的效果，有时候，我们会需要调整不同用户的中奖概率。
方案如下：
对每个奖品增加配置项，允许不同角色的人获得不同权重的中奖概率。
假设奖品A有10个，基准中奖概率是10%，奖品B有20个，基准中奖概率是20%。
同时，对于奖品A，允许特殊人群A获得2倍中奖权重，奖品B，允许特殊人群A获得3倍中奖权重。
那么特殊人群A，当前的奖品A的实际中奖概率为10*2/（10*2+20*3+70）=13.3%，当前的奖品B的实际中奖概率为20*3/（10*2+20*3+70）=40%——70是“未中奖”的个数。
如果要必中奖呢？
方法1：将权重调整到一个极大值，可尽可能地实现必中某个或某几个奖品；（正常方案）
方案2：不会进入抽奖系统，而是直接走白名单模式？——如果是要求必中某个奖品还好，如果是从某几个奖品中随机呢？
以上的方案会对抽奖系统会产生一些什么影响？
因为加快了奖品的产出的速度，对于前面的4种抽奖方案会产生不同程度的影响。例如调整的方案是按抽奖系统的中奖结果来调整的，还是按实际派奖的结果来调整的。
2，每个人只允许中一次奖；
为了让奖品尽可能覆盖到更多的人，有时候我们需要限制每个人的中奖次数，例如每个人只能最多中1次。
方案1：先判断该用户是否中过某个奖品，如果有，将该奖品的中奖概率直接调为0；
方案2：先进入摇奖系统，如果中奖了再比对该用户是否已中过奖，如果中过，直接改为未中奖。
以上的方案会对抽奖系统会产生一些什么影响？
因为减慢了奖品的产出的速度，对于前面的4种抽奖方案也会产生不同程度的影响。例如调整的方案是按抽奖系统的中奖结果来调整的，还是按实际派奖的结果来调整的。
以上的方案会对参与抽奖的人产生什么影响？
是否会对参与抽奖的人造成困扰，例如宣传的中奖率很高，但实际抽了几次都没中时，就会怀疑这个中奖率了。——还好，因为一个人只有少量的抽奖机会，少样本下本身就不能保证他的中奖率就符合中奖概率。
