抢红包过程
当有人在群里发了一个N人的红包，总金额M元，后台大概发生的事情如下：
一、发红包后台操作：
在数据库中增加一条红包记录，存储到CKV，设置过期时间；
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
二、抢红包后台操作：
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。
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。
FAQ
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？
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。
cache和db挂了怎么办？
主备 +对账
有没有红包个数没了，但余额还有情况？
没有，程序最后会有一个take all操作以及一个异步对账保障。
为什么要分离抢和拆？
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。
抢到红包后再发红包或者提现，这里有什么策略吗？
大额优先入账策略
有没有从数据上证明每个红包的概率是不是均等？
不是绝对均等，就是一个简单的拍脑袋算法。
拍脑袋算法，会不会出现两个最佳？
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。
发红包人的钱会不会冻结？
是直接实时扣掉，不是冻结。
采用实时算出金额是出于什么考虑？
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。
测试二：知乎用户“马景铖”的实验：
这里给出一份100样本的调查抽样样本数据，并提出自己的猜测。
1. 钱包钱数满足截尾正态随机数分布。大致为在截尾正态分布中取随机数，并用其求和数除以总价值，获得修正因子，再用修正因子乘上所有的随机数，得到红包价值。
这种分布意味着：低于平均值的红包多，但是离平均值不远；高于平均值的红包少，但是远大于平均值的红包偏多。
图1. 钱包价值与其频率分布直方图及其正态拟合
但看分布直方图并不能推出它符合正态分布，但是考虑到程序的简洁性和随机数的合理性，这是最合乎情理的一种猜测。
2. 越是后面的钱包，价值普遍更高
图2. 钱包序列数与其价值关系曲线
从图2中的线性拟合红线可以看到，钱包价值的总体变化趋势是在慢慢增大，其变化范围大约是一个绿色虚线上下界划出的“通道”。(曲线可以被围在这么一个正合乎常规的“通道”中，也从侧面反映了规律1的合理性，说明了并不是均匀分布的随机数)
从另一个平均数的图中也可以看出这一规律。
图3. 平均数随序列数的变化曲线
在样本中，1000价值的钱包被分成100份，均值为10。然而在图3中我们可以看到在最后一个钱包之前，平均数一直低于10，这就说明了一开始的钱包价值偏低，一直被后期的钱包价值拉着往上走，后期的钱包价值更高。
3. 当然平均数的图还可以透露出另一个规律，那就是最后的那一个人往往容易走运抽得比较多。因为最后那一个人是钱包剩下多少就拿多少的，而之前所有人的平均数都低于10，所以至少保证了最后一个人会高于平均值。在本样本中，98号钱包抽到35，而最后一份钱包抽到46。
综上，根据样本猜测：
1. 抽到的钱大多数时候跟别人一样少，但一旦一多，就容易多很多。
2. 越是抽后面的钱包，钱越容易多。
3. 最后一个人往往容易撞大运。