需求说明

以前很讨厌点外卖的我,最近中午经常点外卖,因为确实很方便,提前点好餐,算准时间,就可以在下班的时候吃上饭,然后省下的那些时间就可以在中午的时候多休息一下了。

点餐结束后,会有一个好友分享红包功能,虽说这个红包不能提现,但却可以抵扣点餐费用,对于经常点餐的人来说,直接用于抵扣现金确实是很大的诱惑,在点餐之后所获得的那个红包,必须要分享出去才能拆。

那么如果自己也想实现以下抢红包功能,需要说明的是,本文所描述的红包功能更多的关注与随机红包的生成,至于高并发、数据一致性等问题,本文暂未涉及,以下是本文所讨论的两个技术点:

  • 不同的消费金额获取的红包总额不同,消费金额越大,红包总额就越大,红包总数也就越多;
  • 假设有一天,有一种需求是,需要保证参与抢红包的人获得的红包金额在平均数附近波动,也就是尽量的服从正态分布;

功能实现

本文描述的场景,所涉及到的金额以分为单位,目的是为了更好的处理随机数。总体的示意图如下:

消费后红包的初始化

需求重点,用户分享出去的红包总额跟消费总额成正比,可以分拆的子红包个数也与消费总额成正比。

比如:

  • 10-20元的消费金额,可以分享的单个红包金额为10元,可以供5个人抢
  • 20-40元的消费金额,可以分享的单个红包金额为20元,可以供8个人抢
  • 40-60元的消费金额,可以分享的单个红包金额为30元,可以供10个人抢
  • 60-100元的消费金额,可以分享的单个红包金额为40元,可以供10个人抢
  • 100元以上的消费金额,可以分享的单个红包金额为50元,可以供10个人抢

那么我们设计出来一个实体,用于表示红包信息,以方便的配置及调整红包规则

  1. 1: public class RedPacketsInfo
  1. 2: {
  1. 3: /// <summary>
  1. 4: /// 最大消费金额
  1. 5: /// </summary>
  1. 6: public int MaxAmount { get; set; }
  1. 7:  
  1. 8: /// <summary>
  1. 9: /// 最小消费金额
  1. 10: /// </summary>
  1. 11: public int MinAmount { get; set; }
  1. 12:  
  1. 13: /// <summary>
  1. 14: /// 红包金额
  1. 15: /// </summary>
  1. 16: public int TotalAmount { get; set; }
  1. 17:  
  1. 18: /// <summary>
  1. 19: /// 红包可被分割的数量
  1. 20: /// </summary>
  1. 21: public int RedPacketQuantity { get; set; }
  1. 22: }

红包初始化信息

  1. 1: private static List<RedPacketsInfo> GetRedPackets()
  1. 2: {
  1. 3: return new List<RedPacketsInfo>()
  1. 4: {
  1. 5: new RedPacketsInfo
  1. 6: {
  1. 7: MinAmount = 1000,
  1. 8: MaxAmount = 2000,
  1. 9: RedPacketQuantity = 5,
  1. 10: TotalAmount=1000
  1. 11: },
  1. 12: new RedPacketsInfo
  1. 13: {
  1. 14: MinAmount = 2000,
  1. 15: MaxAmount = 3000,
  1. 16: RedPacketQuantity = 5,
  1. 17: TotalAmount=1000
  1. 18: },
  1. 19: new RedPacketsInfo
  1. 20: {
  1. 21: MinAmount = 4000,
  1. 22: MaxAmount = 6000,
  1. 23: RedPacketQuantity = 5,
  1. 24: TotalAmount=1000
  1. 25: },
  1. 26: new RedPacketsInfo
  1. 27: {
  1. 28: MinAmount = 6000,
  1. 29: MaxAmount = 8000,
  1. 30: RedPacketQuantity = 5,
  1. 31: TotalAmount=1000
  1. 32: },
  1. 33: new RedPacketsInfo
  1. 34: {
  1. 35: MinAmount = 10000,
  1. 36: MaxAmount = int.MaxValue,
  1. 37: RedPacketQuantity = 5,
  1. 38: TotalAmount=1000
  1. 39: }
  1. 40: };
  1. 41: }

接下来我们就可以通过消费金额获取相应的红包信息了。

随机红包的生成时机及处理

随机红包的生成可以在抢之前生成也可以在抢的过程中确定,一般而言,很多时候红包会在抢的过程中动态的实际分配,不过在本文中,红包在用户分享成功后会预先生成,主要原因是为了更好地处理处理数据,以使得数据能够服从正态分布。

以下是其流程图,其中有一段逻辑是回调功能,可能会有圈友会问,如何保证有回调以及回调是成功的,这个地方有很多种处理,比如MQ、任务调度等,此处也不做讨论

那么我们需要设计一个新的实体,以表示分享出去的红包及其生成的随机红包:

  1. 1: public class SharedRedPacket
  1. 2: {
  1. 3: /// <summary>
  1. 4: /// 分享人UserId
  1. 5: /// </summary>
  1. 6: public int SenderUserId { get; set; }
  1. 7:  
  1. 8: /// <summary>
  1. 9: /// 分享时间
  1. 10: /// </summary>
  1. 11: public DateTime SendTime { get; set; }
  1. 12:  
  1. 13: public List<RobbedRedPacket> RobbedRedPackets { get; set; }
  1. 14: }
  1. 15:  
  1. 16: public class RobbedRedPacket
  1. 17: {
  1. 18: /// <summary>
  1. 19: /// 抢到红包的人的UserId
  1. 20: /// </summary>
  1. 21: public int UserId { get; set; }
  1. 22:  
  1. 23: /// <summary>
  1. 24: /// 抢到的红包金额
  1. 25: /// </summary>
  1. 26: public int Amount { get; set; }
  1. 27:  
  1. 28: /// <summary>
  1. 29: /// 抢到时间
  1. 30: /// </summary>
  1. 31: public DateTime RobbedTime { get; set; }
  1. 32: }

在实现过程中,根据用户消费金额获取相应红包,然后通过随机数,生成n-1个原始的随机数据,最后一个数据用总和减去n-1个数据的和获取到。

  1. 1: //红包随机拆分
  1. 2: Random ran = new Random();
  1. 3: List<double> randoms = new List<double>(redPacketsList.Count);
  1. 4: for (int i = 0; i < redPacketsInfo.RedPacketQuantity - 1; i++)
  1. 5: {
  1. 6: int max = (totalAmount - (redPacketsInfo.RedPacketQuantity - i)) * 1;
  1. 7: int result = ran.Next(1, max);
  1. 8: randoms.Add(result);
  1. 9: totalAmount -= result;
  1. 10: }
  1. 11: randoms.Add(totalAmount);

然后通过设置好系数,以处理数据达到服从正太分布的目的:

  1. 1: //正太分布处理
  1. 2: for (int i = 0; i < redPacketsInfo.RedPacketQuantity; i++)
  1. 3: {
  1. 4: double a = Math.Sqrt(Math.Abs(2 * Math.Log(randoms[i], Math.E)));
  1. 5: double b = Math.Cos(2 * Math.PI * randoms[i]);
  1. 6: randoms[i] = a * b * 0.3 + 1;
  1. 7: }

经过第二次处理后,得到的数据与原始数据有偏差,那么我们通过等比例方式再次处理,以确保拆分后的红包总额等于红包原始总额:

  1. 1: //生成最终的红包数据
  1. 2: double d = originalTotal / randoms.Sum();
  1. 3: SharedRedPacket sharedRedPacket = new SharedRedPacket();
  1. 4: sharedRedPacket.RobbedRedPackets = new List<RobbedRedPacket>(redPacketsList.Count);
  1. 5: for (int i = 0; i < redPacketsInfo.RedPacketQuantity - 1; i++)
  1. 6: {
  1. 7: sharedRedPacket.RobbedRedPackets.Add(new RobbedRedPacket
  1. 8: {
  1. 9: Amount = (int)Math.Round(randoms[i] * d, 0)
  1. 10: });
  1. 11: }
  1. 12: sharedRedPacket.RobbedRedPackets.Add(new RobbedRedPacket
  1. 13: {
  1. 14: Amount = originalTotal - sharedRedPacket.RobbedRedPackets.Sum(p => p.Amount)
  1. 15: });

测试

测试效果图如下:

部分代码如下,

  1. 1: Console.WriteLine("是否分享输入Y分享成功,输入N退出");
  1. 2: string result = Console.ReadLine();
  1. 3: if (result == "Y")
  1. 4: {
  1. 5: var leftRedPacket = sharedRedPacket.RobbedRedPackets.Where(p => p.UserId <= 0).ToList();
  1. 6: var robbedRedPacket = leftRedPacket[new Random().Next(1, leftRedPacket.Count + 1)];
  1. 7: Console.WriteLine("抢到的到红包金额是:" + robbedRedPacket.Amount);
  1. 8: Console.WriteLine("-------------------------------------------------------");
  1. 9: }

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