Java 抽獎算法：基於 Random.nextInt 的概率實現與陷阱

原始代碼問題分析

int i = new Random().nextInt(1000); // [0, 999]
if (i < 5) { /* 一等獎 0.5% */ }
else if (i < 10) { /* 二等獎 1% */ }
else if (i < 100) { /* 三等獎 10% */ }
else { /* 未中獎 */ }

概率分佈正確：一等獎 5/1000=0.5%，二等獎 5/1000=0.5%（原碼寫 10% 有誤），三等獎 90/1000=9%（原碼寫 10% 有誤）。

嚴重邏輯缺陷：

1. 有放回抽樣：每次調用 nextInt 獨立，同一獎項可能重複中獎，導致實際發出獎品數量超過庫存（如 5 個一等獎可能發出 6+ 個）。
2. 無庫存控制：獎品數量固定時，必須「不放回」抽取。

正確方案：洗牌算法（Fisher-Yates Shuffle）

public class Lottery {
  // 獎池：每個元素代表一張獎券
  private final List<String> pool = new ArrayList<>();
  private int cursor = 0;

  public Lottery() {
    // 初始化獎池
    addPrizes("一等獎-免單", 5);
    addPrizes("二等獎-升艙", 10);
    addPrizes("三等獎-貴賓室", 100);
    addPrizes("未中獎", 885); // 總共 1000
    Collections.shuffle(pool); // 洗牌
  }

  private void addPrizes(String prize, int count) {
    for (int i = 0; i < count; i++) pool.add(prize);
  }

  // 線程安全抽獎
  public synchronized String draw() {
    if (cursor >= pool.size()) return "獎池耗盡";
    return pool.get(cursor++);
  }
}

核心優勢

• 精確控制數量：獎池初始化時固定每種獎品數量，抽完即止。
• 概率精確：洗牌後前 N 次中獎分佈完全符合配置比例。
• 高性能：O(1) 抽取，無隨機數碰撞重試開銷。
• 可擴展：支持動態調整獎池、分布式同步（配合 Redis Lua 腳本）。

分布式場景補充

多實例部署時，需將獎池放入 Redis，使用 Lua 腳本原子執行 LPOP 或 RPOP 保證線程安全與一致性。