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原本这篇文章是打算叫「假如我是彩票系统开发者」，但细想一下，如果在文章中引用太多的 JavaScript 的话，反而不是那么纯粹，毕竟也只是我的一厢情愿，彩票开发也不全如本文所讲，有所误导的话便也是得不偿失了。
所以索性就叫「用 JavaScript 写出一个彩票系统」，也算明朗了一些，声明一下，真实的彩票系统不是这么开发出来的，也不具备明面上的规律，我们应该相信彩票的公正性，尽管其可能不是基于随机！
最近大抵是迷上彩票了，幻想着自己若能暴富，也可以带着家庭鸡犬升天了，不过事与愿违，我并没有冲天的气运，踏踏实实工作才是出路？
买彩票的时候，我也考虑了很久，到底怎么样的号码可以在 1700 万注中脱颖而出，随机试过，精心挑选的也试过，找规律的模式也试过，甚至我还用到了爬虫去统计数据，啼笑人非！
我们默认彩票系统是基于统计学来实现一等奖的开奖，那么历史以来的一等奖理所当然应该是当期统计率最低的一注，所以，最开始的时候我是这么想的：
天马行空，却也是自己发财欲望的一种发泄渠道罢了，称之为异想天开也不为过，扯了挺多，哈哈！
上面的思路我已经实践过了，用了差不多一年的时间，没有用！别用！当然你也可以试试，如果你中了，恭喜，你才是天选之人！
一等奖一般中全部购买的注里面挑选一注，这一注可能被多个人买，也有可能是一个人买了该注的倍数。
我们通过上面的算法得知了彩票的总注数为17721088，那么这么多注数字组成的数据到底有多大呢？
简单计算下，一注彩票可以用 14 个数字来表示，如607，那么在操作系统中，这串数字的大小为14B，那么粗略可知的是，如果所有的彩票注数都在一个文件中，那么这个文件的大小为：
01这个数字在内存中的占用是两个字节，也就是 2B，那如果我们把01用小写a代替，那么其容量就可以变成 1B，总体容量可减少一半左右！
这样子的话，我们上面的一注特别牛的号码607就可以表示为abcdefg!
这就是压缩算法最最最基本的原理，压缩算法有很多种，大体分为有损压缩和无损压缩，对于我们数据类的内容来讲，我们一般都会选择无损压缩！
有损压缩算法：这些算法能够在压缩数据时丢弃一些信息，但通常能在不影响实际使用的前提下实现更高的压缩比率，其中最常见的是图像、音频和视频压缩算法
无损压缩算法：这些算法不会丢弃任何信息，它们通过查找输入数据中的重复模式，并使用更短的符号来表示它们来实现压缩。无损压缩算法常用于文本、代码、配置文件等类型的数据
首先，让我们先准备一些测试数据，我们使用下面这个简单的组合数生成算法来获取出 1000 个组合数：
接下来，我们需要生成 1000 注双色球，红球是从 1 - 33 中取组合数，蓝球是从 1 - 16 中依次取数
试一下我们初步的压缩算法，我们将刚刚设定好的规则，也就是数字到字母的替换，用 JavaScript 实现出来，如下：
这样我们就得到了一个全新的 hello 文件，他的大小如下所示，正好印证了我们的想法！
如果按照这个算法的方法，我们能将之前的文件压缩至一半大小，也就是118.5MB，但是这就是极限了吗？不，上面我们讲过，这只是最基本的压缩，接下来，让我们试试更精妙的方法！
这里我们不对压缩算法的原理做过多的解释，如果诸位感兴趣的话，可以自己寻找类似的文章阅读，鉴于网上的文章质量参差不齐，我就不做推荐了！
这里我们需要了解的是，我们正在研究的是一个彩票系统，所以他的数据压缩应该具备以下几个特征：
常做前端的同学应该知道，我们在 HTTP 请求头里面常见的一个参数content-encoding: gzip，在项目的优化方面，也会选择将资源文件转换为gzip来进行分发。在日常的使用中，我们也时常依赖Webpack，Rollup等库，或者通过网络服务器如nginx来完成资源压缩，gzip不仅可以使得发送的内容大大减少，而且客户端可以无损解压访问源文件。
那么，我们能不能使用gzip来完成压缩呢？答案是可以，Node.js为我们提供了zlib工具库，提供了相应的压缩函数：
我们完成了 14KB - 3KB 的压缩过程！是不是很有意思？不过还是那句话，有没有可能更小？当然可以！
content-encoding响应头一般是服务器针对返回的资源响应编码格式的设置信息，常见的值有以下三种：
brotli比gzip压缩性能更好，压缩率更小的一个新的压缩格式，老版本浏览器不支持
deflate出于某些原因，使用不是很广泛，后有基于该算法的zlib压缩格式，不过也使用度不高
浏览器支持的压缩格式不只是这些，不过我们列举出的是较为常用的，我们尝试使用一下这三种压缩格式：
我们可以看到，deflate和gzip的压缩率不相上下，令人惊喜的是，brotli的压缩竟然达到了惊人的 1KB ! 这不就是我们想要的吗？
还可能更小吗？哈哈哈哈，当然，如果不考虑 HTTP 支持，我们完全可以使用如7-zip等压缩率更低的压缩算法去完成压缩，然后使用客户端做手动解压。不过点到为止，更重要的工作我们还没有做！
在这之前，我们需要先了解一下解压过程，如果解压后反而数据丢失，那就得不偿失了！
如上，我们知晓尽管压缩算法的效果很惊人，但是其解压后的数据依然是无损的！
让我们构建出完整的 17721088 注数据测试一下完整的压缩算法的能力如何？这里我们使用brotli和gzip算法分别进行压缩测试！
正如我们预料的，经过初步压缩之后，文件大小达到了大约 118MB，但是其实际占用 124MB，是属于计算机存储的范畴，我们现在不在本篇文章中讨论，感兴趣的同学可以自己查一查，根据字节数计算，其大小为：
其实是很震惊的一件事情，尽管我对brotli的期待足够高，也不会想到他能压缩到仅仅 4M 大小，不过对于我们来说，这是一件幸事，对于之后的分发操作有巨大的优势！
从彩票站购买彩票的时候，随机来两注的行为是非常常见的，但是当你尝试随机号码的时候，会发生什么呢？
我们先从彩票数据的分发讲起，首先彩票数据的分发安全性和稳定性的设计肯定是毋庸置疑的，但是这不是我们目前需要考虑的问题，目前我们应该解决的是，如果才能更低程度的控制成本！
假设设计这套系统的人是你，如果控制随机号码的中奖率？我的答案是，从已有的号码池里面进行选择！
如果让每个彩票站获取到其对应的号码池，答：数据分发！如果采用数据分发的模式的话，需要考虑的问题如下：
据 2021 年公开信息，彩票站的数量已经达到 20 万家（未查证，无参考价值），我们假设目前的彩票站数量为 30 万家！
我们知道的是，彩票的购买截止时间是在晚上八点，开奖时间是在晚上的九点十五，在晚上八点之后，我们只能购买到下一期的彩票，那么这个节点应该从晚上的八点开始，计划是这样子的：
挑选出前 50 万注分发给 30 万彩票站，这个时间彩票站的数据都是统一的
至于分发？我们可以参考一下市面上已有的一些概念做一下对比，下面是笼统的一个网络服务器的 TPS 预估值，也就是说彩票服务器在 1 秒内可以处理的最大请求数：
低性能：TPS 在 50 以下，适用于低流量的应用场景，例如个人博客、小型企业网站等。
中性能：TPS 在 50~500 之间，适用于一般的网站和应用场景，例如中小型电商网站、社交网络等。
高性能：TPS 在 500~5000 之间，适用于高流量的网站和应用场景，例如大型电商网站、游戏网站等。
超高性能：TPS 在 5000 以上，适用于超高流量的网站和应用场景，例如互联网巨头的网站、在线游戏等。
按照这种模式的线 万彩票站的数据同步在 100 秒内就可以完成，当然，诸位，这里是单机模式，如果做一个彩票服务的话，单机肯定是不可能的，想要提高 TPS，那就做服务器集群，如果有 100 台服务器集群的话，处理这些请求仅仅需要 1 秒！（任性吗？有钱当然可以任性！）（这些数据的得出都是基于理论，不提供参考价值）
非常简单！我们需要获取的数据是哪一些呢？没有经过随机算法，直接被购买的彩票数据！也就是我们经常听到的守号的那些老彩民！
同样，根据媒体查询得知（不做参考），彩票站的客流量是每小时 1 至 10 人，经营时间，早上九点至晚上九点，最大客流量预计为 100 人每天！
那么所有彩票站的总体客流量在 100 * 500000 = 50000000，大约为五千万人次，大约有 50%是属于守号人，这里面可能还需要排除掉彩票站中已知的号码，不过在这里我们先不处理，先做全部的预估，那么
TPS 仅为 7！！这还是没有排除掉已经知悉的号码的情况，具体的上报逻辑，参考下图：
所有的彩票数据当然不能全部都交给彩票站，我们需要对所有的数据做一个分层，其他彩票站特意挑选的数据就是我们要分层分发的数据！这样子也就能解决如何避免所有数据被劫持的问题！
简而言之，就是我们将陕西西安彩票站的购票信息同步给山西太原，将上海市购票信息同步给江苏苏州！当然这里面需要考虑的点非常多，不仅仅是两地数据的交换，逻辑也比较复杂，通常需要考虑的点是：
数据相似程度，两地的数据如果历史以来相似度区别很大，反而不能达到覆盖的目的，因为我们最终是想要这注号码被购买更多次
数据同步时差，如新疆等地，鉴于网络问题，比其他地要慢很多的情况，这样就会漏号，那么就应该把这些地方的数据同步到更繁华的区域，如上海市，但是这一点看似是和第一二点相悖的
就说这么多，说的多了其实我也不懂。或者说还没想出来，如果有这方面比较厉害的大佬，可以提供思路！我们先看看随机的号码结果如何：
我是一个典型的守号人，每天都拿着自己算出来的几注号码，去购买彩票，那么我可以中奖吗？（目前没中）
根据上面的描述，我们应该知道，守号人购买的号码需要判断系统是否存在数据，如果存在的话，就不会触发上报，如果数据不存在，则会上报系统，由系统将当前号码分发给相邻市或数据近似的城市，预期当前号码可以被更多的人所购买，一注号码如果被购买的越多，其中奖的概率也就越低！
彩票的一等奖是基于统计的，即使彩票中心存在空号，也需要考虑空号所产生的二等奖至六等奖的数量，这是一个非常庞大的数据量，也是需要计算非常多的时间的，那么我们如何模拟呢？
我们取 50 万注彩票，模拟一下这些彩票被购买的情况，可能会产生空号，可能会重复购买，或者购买多注等，尝试一下计算出我们需要付出的总金额！
彩票中中奖规则是这样子的，浮动奖项我们暂时不考虑，给一等奖和二等奖都赋予固定的金额：
随机这个中奖号码非常重要，他决定着我们计算出整体数据的速度，所以我们按照下面的步骤进行获取：
将所有的号码按照购买数量进行排序（其实这里真实的场景应该联合考虑中奖号码的分布趋势才更精确）
接下来，就是很简单的统计了，逻辑很简单，但对于数据量极为庞大的彩票来说，需要的时间！
至于最后的一等奖怎么挑，那就随心所欲了，不过上面的算法在我的 M1 芯片计算需要的时间也将近 10 分钟，如果有更强大的机器，更厉害的算法，这个时长同样可以缩短，不展开了，累了，就这样吧！
终归是黄粱一梦，最终还是要回归生活，好好工作！不过谁知道呢，等会再买一注如何？