关于抽奖概率的测试

         抽奖程序设定的算法: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。

关于抽奖的测试,首先需要考虑用户是否有抽奖资格,每个用户的中奖次数,中奖概率,连续中奖、前端刷单和奖品配送情况。以下主要介绍抽奖需要测试的核心部分: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

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.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

      =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.得出结论

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:极端值的校验

        极端值情况如下:当奖品数量不足时,多个用户同时抽奖,是否都会中奖。比如某个奖品只是100个,但是抽奖人数有10000个,且这10000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:100,其他奖品数量不做限制。

2.使用jmeter模拟10000个用户抽奖。

3.查看抽奖结果。

     若有超过100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。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,658评论 6 496
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,482评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 160,213评论 0 350
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,395评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,487评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,523评论 1 293
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,525评论 3 414
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,300评论 0 270
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,753评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,048评论 2 330
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,223评论 1 343
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,905评论 5 338
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,541评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,168评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,417评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,094评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,088评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容