互联网|最全解密微信红包随机算法 |青年|中年|

本文内容编写时，参考了网上的资料，详见“参考资料”部分，感谢分享者。
1、引言这个系列文章已经整理了10篇，但都没有涉及到具体的红包算法实现，主要有以下两方面原因。
【互联网|最全解密微信红包随机算法】一方面是各社交/IM产品中的红包功能同质化严重，红包算法的“可玩性”便是“核心竞争力所在” ，这是同质化功能的差异化竞争思路，不会随便公开。
另一方面，市场上还存在各种抢红包插件这类灰产存在，一旦公开这些算法，很可能又被这帮插件开发者们搞出什么幺蛾子。
所以，这样的情况下，如果要做社交/IM产品中的红包功能，红包随便算法该怎么实现，基本上只能自已琢磨，很难找到大厂算法直接套用。
本着即时通讯网一贯的im知识传播精神，我收集整理并参考了大量的网上资料，综合了比较靠谱的信息来源，便有了本文。本文根据有限的资料，分享了微信红包随机算法实现中的一些技术要点，并整理了两种比较靠谱的红包算法实现思路（含可运行的实现代码），希望能给你的红包算法开发带来启发。
申明：本文资料整理自网络，仅供学习研究之用，如有不妥，请通知Jack Jiang 。
学习交流：
- 移动端IM开发入门文章：《新手入门一篇就够：从零开发移动端IM》- 开源IM框架源码：https://github.com/JackJiang2011/MobileIMSDK
本文已同步发布于“即时通讯技术圈”公众号。
2、系列文章《社交软件红包技术解密(一)：全面解密QQ红包技术方案——架构、技术实现等》《社交软件红包技术解密(二)：解密微信摇一摇红包从0到1的技术演进》《社交软件红包技术解密(三)：微信摇一摇红包雨背后的技术细节》《社交软件红包技术解密(四)：微信红包系统是如何应对高并发的》《社交软件红包技术解密(五)：微信红包系统是如何实现高可用性的》《社交软件红包技术解密(六)：微信红包系统的存储层架构演进实践》《社交软件红包技术解密(七)：支付宝红包的海量高并发技术实践》《社交软件红包技术解密(八)：全面解密微博红包技术方案》《社交软件红包技术解密(九)：谈谈手Q春节红包的设计、容灾、运维、架构等》《社交软件红包技术解密(十)：手Q客户端针对2020年春节红包的技术实践》《社交软件红包技术解密(十一)：最全解密微信红包随机算法(含演示代码)》（* 本文）3、微信红包算法要点汇总
这是目前能找到的仅有的一份，有微信团队人员参与的微信红包算法技术要点的讨论资料。分享于2015年，差不多是微信红包刚火没多久，大概是微信技术团队的人当时没有现在这些技术之外的顾虑，所以作了有限的分享，资料难得，本次重新整理了一下，可以作为参考资料使用。以下是资料正文。
资料来源：来自InfoQ的某架构群的技术讨论，由朱玉华整理（个人博客是：zhuyuhua.com（目前已无法访问））。
资料背景：起因是有朋友在朋友圈咨询微信红包的架构，于是在微信团队成员参与讨论的情况下，我（指“朱玉华”）整理了这次讨论的技术要点，也就是下面的内容（内容为问答形式）。
3.1、算法实现的技术要点
问：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。
为什么采取实时计算金额？原因是：实时效率更高，预算才效率低下。预算还要占额外存储。因为红包只占一条记录而且有效期就几天，所以不需要多大空间。就算压力大时，水平扩展机器是。
问：关于实时实时性，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。分页标题
问：关于分配算法，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～（60/7 * 2）=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。
问：红包的设计
答：微信从财付通拉取金额数据过来，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。根据红包的逻辑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。
问：并发性处理：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。
问：通如何保持8w每秒的写入？
答：多主sharding ，水平扩展机器。
问：数据容量多少？
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。
问：查询红包分配，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。
问：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。
问：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。
问：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。
问：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。
问：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。
问：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。
问：既然在抢的时候有原子减了就不应该出现抢到了拆开没有的情况？
答：这里的原子减并不是真正意义上的原子操作，是Cache层提供的CAS ，通过比较版本号不断尝试。
问：cache和db挂了怎么办？
答：主备 +对账。
问：为什么要分离抢和拆？
答：总思路是设置多层过滤网，层层筛选，层层减少流量和压力。
这个设计最初是因为抢操作是业务层，拆是入账操作，一个操作太重了，而且中断率高。从接口层面看，第一个接口纯缓存操作，搞压能力强，一个简单查询Cache挡住了绝大部分用户，做了第一道筛选，所以大部分人会看到已经抢完了的提示。
问：抢到红包后再发红包或者提现，这里有什么策略吗？
答：大额优先入账策略。
针对上面的技术要点，有人还画了张原理图（这是网上能找到的相对清晰的版本）：

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本文插图
3.2、微信抢红包的过程模拟
针对上节中整理的资料，当有人在微信群里发了一个N人的红包、总金额M元，后台大概的技术逻辑如下。
3.2.1）发红包后台操作：
1）在数据库中增加一条红包记录，存储到CKV ，设置过期时间；
2）在Cache（可能是腾讯内部kv数据库，基于内存，有落地，有内核态网络处理模块，以内核模块形式提供服务））中增加一条记录，存储抢红包的人数N 。
3.2.2）抢红包后台操作：
1）抢红包分为抢和拆：抢操作在Cache层完成，通过原子减操作进行红包数递减，到0就说明抢光了，最终实际进入后台拆操作的量不大，通过操作的分离将无效请求直接挡在Cache层外面。
这里的原子减操作并不是真正意义上的原子减操作，是其Cache层提供的CAS ，通过比较版本号不断尝试，存在一定程度上的冲突，冲突的用户会放行，让其进入下一步拆的操作，这也解释了为啥有用户抢到了拆开发现领完了的情况。
2）拆红包在数据库完成：通过数据库的事务操作累加已经领取的个数和金额，插入一条领取流水，入账为异步操作，这也解释了为啥在春节期间红包领取后在余额中看不到。
拆的时候会实时计算金额，其金额为1分到剩余平均值2倍之间随机数，一个总金额为M元的红包，最大的红包为 M * 2 /N（且不会超过M），当拆了红包后会更新剩余金额和个数。财付通按20万笔每秒入账准备，实际只到8万每秒。
4、微信红包算法模拟实现1（含代码）根据上一节的微信红包随机算法技术要点资料，实现了一个算法，以下供参考。（注：本节内容引用自《微信红包随机算法初探》一文）
4.1、算法约定
算法很简单，跟微信的算法一样，不是提前算好，而是抢红包时计算。
即：金额随机，额度在0.01和剩余平均值*2之间。（参见上一节的 “关于分配算法，红包里的金额怎么算？为什么出现各个红包金额相差很大？” 内容）
4.2、代码实现
算法的逻辑主要是：
public static double getRandomMoney(RedPackage _redPackage) {// remainSize 剩余的红包数量// remainMoney 剩余的钱if(_redPackage.remainSize == 1) {_redPackage.remainSize--return (double) Math.round(_redPackage.remainMoney * 100) / 100}Random r = newRandom()double min = 0.01 //double max = _redPackage.remainMoney / _redPackage.remainSize * 2double money = r.nextDouble() * maxmoney = money &lt= min ? 0.01: moneymoney = Math.floor(money * 100) / 100_redPackage.remainSize--_redPackage.remainMoney -= moneyreturn money}LeftMoneyPackage数据结构如下：
class RedPackage {int remainSizedouble remainMoney}测试时初始化相关数据是：
static void init() {redPackage.remainSize = 30redPackage.remainMoney = 500}附件是可以运行的完整Java代码文件：
（无法上传附件，如有需要请从此链接处下载：http://www.52im.net/thread-3125-1-1.html）
4.3、测试结果
4.3.1 单次测试
按上述代码中的初始化数据（30人抢500块），执行了两次，结果如下：
//第一次15.69 21.18 24.11 30.85 0.74 20.85 2.96 13.43 11.12 24.87 1.86 19.62 5.97 29.33 3.05 26.94 18.69 34.47 9.4 29.83 5.17 24.67 17.09 29.96 6.77 5.79 0.34 23.89 40.44 0.92//第二次10.44 18.01 17.01 21.07 11.87 4.78 30.14 32.05 16.68 20.34 12.94 27.98 9.31 17.97 12.93 28.75 12.1 12.77 7.54 10.87 4.16 25.36 26.89 5.73 11.59 23.91 17.77 15.85 23.42 9.77
第一次随机红包数据图表如下：分页标题

本文插图
▲ x轴为抢的顺序， y轴为抢到的金额
第二次随机红包数据图表如下：

本文插图
▲ x轴为抢的顺序， y轴为抢到的金额
4.3.2 多次均值
重复执行200次的均值：

本文插图
▲ x轴为抢的顺序， y轴为该次抢到金额的概率均值
重复执行2000次的均值：

本文插图
▲ x轴为抢的顺序， y轴为该次抢到金额的概率均值
从以上两张图的均值结果可以看出，这个算法中每一次能抢到的金额几率几乎是均等的，从随机性来说比较合理。
5、微信红包算法模拟实现2（含代码）
我对随机算法很感兴趣，正巧最近研究的方向有点偏随机数这块，所以也自己实现了一下微信的红包分发算法（算法要点参考的是本文第三节内容）。（注：本节内容引用自《微信红包算法的分析》一文）
5.1、代码实现
从第三节中可以了解到，微信并不是一开始就预分配所有的红包金额，而是在拆时进行计算的。这样做的好处是效率高，实时性。本次的代码中，红包具体是怎么计算的呢？请参见第4节中的“关于分配算法，红包里的金额怎么算？为什么出现各个红包金额相差很大？” 。
那基于这个思想，可以写出一个红包分配算法：
/*** 并不完美的红包算法*/public static double rand(double money, int people, Listl) {if(people == 1) {double red = Math.round(money * 100) / 100.0l.add(red)return0}Random random = newRandom()double min = 0.01double max = money / people * 2.0double red = random.nextDouble() * maxred = red &lt= min ? min : redred = Math.floor(red * 100) / 100.0l.add(red)double remain = Math.round((money - red) * 100) / 100.0return remain}算法整体思路很简单，就在在最后一个人的时候要注意，此时不进行随机数计算，而是直接将剩余金额作为红包。
5.2、第一次分析
采用上述算法，可以对用户的抢红包行为做分析。这里的模仿行为是：30 元的红包， 10 人抢。操作 100 次。
可以得出如下结果：

本文插图
▲ x轴为抢的顺序， y轴为该次抢到金额
从上图中可以很轻易的看出来，越后抢的人，风险越大，同时收益也越大，有较大几率获得“手气最佳” 。
那红包面值的分布性如何呢？

本文插图
▲ x轴为抢的顺序， y轴为该次抢到金额重复 100 次后的平均值
从上图可以看出，都是比较接近平均值(3 元)的。
那重复 1000 次呢？

本文插图
▲ x轴为抢的顺序， y轴为该次抢到金额重复 1000 次后的平均值
更接近了。。。
可以看出，这个算法可以让大家抢到红包面额在概率上是大致均等的。
5.3、不足之处
有人提出了这个问题：

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他接下来放了好几张他试验的截图。我这里取了一张，如果有兴趣，可以去知乎的问题里查看更多图片。

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而此时，我哥们在和我的在讨论中，也告诉我，确实存在某个规律，可能让最后一个抢的人占有某些微小的优势，比如，多 0.01 的之类。
例如发 6 个，总额 0.09 的包，最后一个抢的有极大概率是 0.03 。

本文插图
然而我之前的代码却没办法体现出这一点。
比如 10 人拆 0.11 元的包，我的结果是：

本文插图
可见以上代码还存在不足之处。
于是我就有一个猜测：
微信可能不是对全金额进行随机的，可能在派发红包之前，已经对金额做了处理，比如，事先减去(红包个数*0.01) ，之后在每个红包的随机值基础上加 0.01 ，以此来保证每个红包最小值都是 0.01 。
这个猜测或许可以解开那位知友和我哥们这边的疑惑。
5.4、完善算法
在原先的基础上对代码进行简单的修正：
public static double rand(double money, int people, Listl) {if(people == 1) {double red = Math.round(money * 100) / 100.0l.add(red+0.01)return 0}Random random = newRandom()double min = 0double max = money / people * 2.0double red = random.nextDouble() * maxred = red &lt= min ? min : redred = Math.floor(red * 100) / 100.0l.add(red+0.01)double remain = Math.round((money - red) * 100) / 100.0return remain}
这个算法，在第一次调用时传入 money 的值是总金额减去红包数*0.01 ，大概像这样：
_money = _money - people * 0.015.5、第二次分析
5.5.1 验证上次的不足之处
1）10 人抢 0.11 元的包：

本文插图
2）2 人抢 0.03 元的包：

本文插图
3）6 人抢 0.09 的包：

本文插图
5.5.2 修改后的代码会不会对已知结论造成影响？
30 元的红包， 10 人抢，操作 100 次。

本文插图
▲ x轴为抢的顺序， y轴为该次抢到金额

本文插图
▲ x轴为抢的顺序， y轴为该次抢到金额重复 100 次后的平均值
由上面两图可见，结论基本上没有改变。
5.6、结论
经过上述代码实践可知：
1）先抢后抢，金额期望都是相同的；2）微信的红包算法很可能是预先分配给每人 0.01 的“底额”；3）后抢者风险高，收益大。5.7、补充

本文插图

本文插图
大家也可以试试。
以上，大概可以证明，微信红包是在分配前先给每个人 0.01 的最低金额的！
6、参考资料[1] 微信红包随机算法初探[2] 微信红包算法的分析[3] 微信红包的架构设计简介[4] 微信红包的随机算法是怎样实现的？另外，知乎上对于微信红包算法的讨论问题很多人参与，有兴趣可以上去看看，或许会有更多启发：《微信红包的随机算法是怎样实现的？》。分页标题
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