一般的抽奖管理功能，基本是在一个奖池中放一堆奖品，分别给它们设置不同的数量和概率，在奖品没有发完的情况下，概率高的被抽中的几率就大，反之则低，奖品被抽完后就不能再被抽中，另外，概率为0的不能被抽中，概率为100则一定要被抽中。
实现抽奖的算法很多。比较常见的抽奖算法有三种：
第一种：逢“几”中奖，即通过预估抽奖人数和奖品数来判断，“几”=(抽奖人数/奖品数)*N。这是一种最简单抽奖算法，适合抽奖人数众多，而且互相无联系的情况。如今大为流行的微博转发得奖就常常使用这种算法，即根据转发次数来决定奖品归属，透明而且具有激励性。这种算法的优点是非常简单，很容易实现，缺点是当可能产生无人中奖和很多人中奖的情况。
第二种：概率抽奖。所谓概率抽奖是最容易想到的抽奖算法了，这个概率可以是一成不变的，也可以是一直在变化调整的，最难的是采用多大的概率，何种情况下采用何种概率。例如：把设定的中奖概率从小到大排序（0.1、0.15、0.25、0.5），划分区间（[0，0.1]、(0.1，0.15]、(0.15，0.25]、(0.25，0.5]），每次抽奖时代码自动生成一个随机数，当随机数在某个区间时，就抽中某个奖品。此种算法实时性强，但计算机产生的随机数是一个伪随机数，这就意味着，随机数可能会连续相同，即同一个用户可能会连续抽中某个奖品。
第三种：依赖不可控的物理随机数。利用各种不可控的数据，根据算法，得到一组数字，通过某种规则，来得出中奖则的号码，比如体育彩票、大乐透之类的，不可控的数据可能是上证指数......此种算法绝对公平、绝对透明，在现如今也比较流行，但是这种算法的唯一的缺点是无法实时抽奖。
以下主要介绍通过第二种抽奖概率算法实现的抽奖程序核心部分的测试：中奖概率的校对；奖品不足，用户并发抽奖的情况。
一：程序中奖概率的准确性校对
概率的准确性校对，需要在奖品数量无限充足的情况下测试。思路如下：先设定抽奖概率，模拟大量抽奖数据，算出真实的抽奖概率，再来比对设定的和真实的抽奖概率之间的差距了，如果不超过 正负1%，那么程序概率是正确的。具体操作方法如下：
1.在后台管理系统中设置相应抽奖活动各奖品的抽奖概率，并设定每个用户的抽奖概率次数足够大
2.用jmeter工具模拟大量用户进行抽奖
a.获取用户登陆信息
因用户抽奖是在登陆状态下进行的，所以在jmeter中需要保留用户的登陆状态
b.用户抽奖
设定并发抽奖的用户数量，访问抽奖接口 http://XX/game-mobile/intf/h5//turnTable/luckDraw?tableId=&ignoreCsrfToken=true并监控多用户并发状态下，确保抽奖错误率为0%
3.在mogodb中查询当天抽奖总次数，单个奖品被抽中的次数，计算实际中奖概率
a.查询数据并记录在excel中
db.turntable_user_luckdraw.find({ "prizeType": "entity" }).count()
db.turntable_user_luckdraw.find({ "prizeType": "phone", "prizeValue": 10 }).count()
db.turntable_user_luckdraw.find({ "prizeType": "goldkey", "prizeNum": 1 }).count
b.计算实际中奖概率
实际中奖概率=中奖次数/抽奖总次数
c.保证设置的抽奖概率不变化，在jmeter中更改抽奖的用户数获取多组用户中奖概率数据
并计算出单个奖品中奖的期望值和偏差值。
4.小结
比较 设置的中奖概率和期望值的偏差 值，如若结果相差在正负1%的范围之内，说明结果是没问题的。反之在排除其他人为操纵故障等因素之后，说明抽奖程序可能存在bug
注：
（1）想要结果更具有说服力，可以更改设置的中奖概率，再次模拟大量用户抽奖，得出更多数据
（2） 后台设定的单个奖品的数量必须充足，不能出现数量为0的情况，否则数据会有很大偏差
（3） 想要确保jmeter中多用户并发结果出错率为0%，可以降低并发用户总数，延长并发时间
二：奖品数量有限，奖品派发情况测试
测试奖品数量有限，奖品派发情况时，需要把奖品设定成一个比较小的数，抽奖人数要大于奖品数。比如设定某个奖奖品数量20个，但是抽奖人数有200个，且这200人同时抽奖，查看中奖情况。
具体操作如下：
1.在后台设置奖品一数量为：20，其他奖品数量不做限制。
2.使用jmeter模拟200个用户抽奖。
3.查看抽奖结果。
若有超过20人获得该奖品，则程序存在bug。
抽奖是一个比较复杂的过程，以上只是针对抽奖核心模块做了简单介绍，在实际测试中，当然还需要考虑到安全性和性能问题。
