- 空间换时间：提前计算好抽奖概率分布，用本地内存 guava 或者 redis 存储，最后抽奖的时候通过生成的随机值，在空间内定位即可，复杂度为O(1)。但要注意，本地内存更快，Redis 相对慢一些。但 Redis 可以直接解决分布式存储问题，本地内存需要让多台分布式机器都保持数据的同步更新，需要引入配置中心以及定时检测的手段，来处理应用启动前/运行中，对活动新增/变更做本地内存做数据加载处理
- 时间换空间：就是抽奖的计算。在抽奖的时候生成一个随机值，之后和概率范围循环比对。这样的场景适合需要非常大的空间存放抽奖概率时（不划算）可以考虑。后续考虑在程序中设定，当总概率值超过100万，则不存储，而是改为循环比对。但，一切的手段，都要与实际诉求来依赖。
