大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于php抽奖源码的问题，于是小编就整理了3个相关介绍php抽奖源码的解答，让我们一起看看吧。
php redis做mysql的缓存，怎么异步redis同步到mysql数据库？
正常情况下是没有问题的，
但是有人用恶意脚本进行刷奖，也就是同一个人发起大量请求，1秒可能一两百的请求甚至更多，而且不只一个人刷奖。
问题出在1这一步
举个例子，假设每人只能抽一次奖，因为请求太快，同一人的a，b两个请求几乎同时来，a走完抽奖逻辑了，并且在抽奖表中插入记录的过程时，因为mysql的性能的问题，b去走1这一步是读不到表中的记录的，因为a的插入根本没有完成。所以b请求会再走一次抽奖逻辑。造成同一人抽奖两次，然后再插入抽奖表。
我关心的是能否a插入抽奖表的瞬间，b就能判断出抽奖表有数据。
所以我觉得问题是mysql写入的不够快，读取的不够快，所以我要采用redis做一层快速缓存。
我们做的抽奖是单一奖品百分之百中奖，只限制奖品数量，所以必须保证每人只能抽一次，而且尽量在程序层面去解决。
学软件开发怎么样？
近些年来，随着互联网、移动互联网和大数据的发展，软件开发领域的发展速度非常快，大量计算机相关专业的毕业生，包括研究生也更愿意从事软件开发工作，一方面软件研发领域的薪资待遇比较高，另一方面相对于硬件研发来说，软件研发更容易做出成果，尤其在互联网红利持续释放的过程中，软件开发的热度还是非常高的。软件开发领域（互联网产品）投资周期短、见效快，这些特点非常适合资源比较有限的中小投资者。
随着产业互联网的发展，未来软件开发依然有广阔的发展空间，但是硬件研发也正受到越来越多的关注，因为要想构建一个完整的生态体系，硬件研发也非常关键。长期以来，由于硬件研发需要更多的资源，同时也有更长的研发周期和资金投入，所以能够从事硬件研发的企业并不多，有能力做高端硬件研发的企业就更少了，这也是制约硬件研发的重要因素。
在人才需求层面，软件开发领域对于人才层次的要求也比较全面，既需要具备创新能力的研发型人才，也需要应用型人才和技能型人才，所以不同层次的人才在软件开发领域都能够找到自己的位置，这也是软件开发领域发展快速的一个重要原因。
未来软件开发领域将出现三个明显的变化，其一是软件开发与硬件开发进一步融合，尤其是在当前5G通信的推动下，物联网将全面促进软硬件开发的融合；其二是软件开发智能化，随着人工智能技术的发展，未来软件开发的智能化程度会越来越高，这也会促进软件开发人员的岗位升级；其三是软件开发大众化，在大数据和人工智能的推动下，未来更多的职场人将掌握软件开发技术。
最后，对于从事软件开发的专业人士来说，如果未来想在软件开发领域走得更远，一定要注重自身的知识结构升级，走研发级发展路线。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
学软件开发从物质上来讲就业薪水起点高，看看华为、腾讯、百度招收的毕业生软件方向起点工资平均都XXK以上，想想一个毕业生都没从事具体项目开发就开出如此高工资，首先说明这个行业比较热门，薪水自然比较高。在就是大家经常头条上能看到新闻某某软件公司年终奖奖多少万、抽奖抽豪车，就连女生相亲也将“没钱没车，那你是搞软件的吗？”列入相亲问题队列。这都说明软件行业确实是目前比较高富帅的行业，也是屌丝逆袭的一个方向。
当然做软件也是一个比较辛苦，压力比较大的行业。基本是每天都要加班的，通宵赶产品那也是司空惯见了。搞软件需要身体好，抗压强，耐得住寂寞。
是否要从事软件行业还是得从个人兴趣爱好出发了，如果不感兴趣在初期几年你还觉察不到痛苦。等过了几年，你会发现你的进步空间越来越小，自己完全没有动力去做一些创新和改变，自然你的薪资也会一直停留到一个水准。
php开发, 十年.
讲一讲我的感受吧. 我们老板曾经说过一句话, 让我一天坐在那一直坐着. 给我一万我也干不了. 有很多人天生是干不了这个的.
当然, 前景没有问题. 不管如何, 未来还是互联网的天下. 雷军, 李彦宏等等. 比尔盖茨等等都是开发. 然后自己做成了企业.
代码就像是创造. 无论什么样的项目. 都是从第一个字母一点点累加起来的. 坚守一份可以做好的信念. 就可以坚持下去.
还有一个就是环境问题. 如果真的想成为大牛. 大牛哦. 一个可以成长的环境是必不可少的.
现在来看, 为什么北上广互联网科技发达. 因为所有的计算机技术. 都是在这几个城市先发展的. 比如共享单车. 现在还有很多地方没有. 而北上广已经臭大街了.
想搞开发, 一定要沉浸下心来. 有那份毅力才能坚持下去.
目前在一家互联网公司工作，运营工作，公司主营做的也是一款app。
像我们这种初创型公司，基本就是开发技术和运营组成的，这是最基本的一个模式，
当然，大部分都是年轻人。
知乎上也有说，为什么很多初创的互联网公司都是年轻人，原因很简单-廉价劳动力。
30-40岁左右的人人基本都成为资深了，而作为资深的人士，基本也都深造或者被挖走。小公司也根本请不起。
因为自己做的是运营岗，不是做技术开发，但是每天都能接触到他们的一些生活。
本人小编是白天8点半上班，正常是下午6点下班，但事实上自己都是晚上10点才走。一天14个工作小时吧，（吃饭时间还没除去）
而我看到的软件开发技术人员，也是八点半到公司开始工作，晚上我走的时候基本上还都没有走的。所以说挺累的。要做的话做好准备。
这是从小的角度来说，从大的角度来说，现在互联网公司是特别的多，也都在往app行业里转，但并不是都成功的活了下来。
就在今天无意间注意到之前关注的一家互联网公司倒闭了，好像是技德科技，做安卓pc系统的，体验过，感觉还不错，但是由于没有收入来源，在北京成本太高，所以最终还是离开。
再加上如今5G时代的到来，物联网估计也是个大风口，软件开发单纯前景还是挺好的，但是也要做好吃苦的准备。加油~
多谢邀请，软件开发是个大类，里面也分很多种类，就像是建房子一样。单纯的实现代码就是传说中码农，和建筑类的搬砖者像类比；具有一定的理论研究的软件开发，如音频开发和视频开发工程师，就类比建筑类的工头，可以看懂建筑图纸并指导自己和下属如何搬砖；系统性的设计软件架构的软件开发，则类比于建筑类的总设计师。
如何学习数据分析？
优秀的数据分析师并不能速成，但是零经验也有零经验的捷径。
市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》，没错，七周。
第一周：Excel学习掌握
如果Excel玩的顺溜，可以略过这一周。但很多人并不会vlookup，所以有必要讲下。
了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。excel的各类函数很多，完全不需要学全。重要的是学会搜索。我学函数是即用即查，将遇到的问题在网上搜索得到所需函数。
重中之重是学会vlookup和数据透视表。这两个对后续的数据转换有帮助。
学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge能很快掌握。
学会数据透视表，SQL中的group，Python中的groupby也是同理。
这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，也就速度慢了点。80%的办公室白领都能秒杀。
网上多找些习题做，Excel是熟能生巧。
养成一个好习惯，不要合并单元格，不要过于花哨。表格按照原始数据、加工数据，图表的类型管理。
附加学习：
1、了解中文编码utf-8，ascii的含义和区别
2、了解单元格格式，帮助你了解后期的timestamp，date，string，int，bigint，char，factor等各类格式。
3、如果时间还有剩余，可以看《大数据时代》，培养职业兴趣。
第二周：数据可视化
数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。别说平常人，数据分析师自己看数据也头大。这时就得靠数据可视化的神奇魔力了。
以上就是所谓的可视化。排除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析师的平常工作之一就是监控数据观察数据。
另外数据分析师是需要兜售自己的观点和结论的。兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT给老板看。如果没人认同分析结果，那么分析也不会被改进和优化，分析师的价值在哪里？工资也就涨不了对吧。
抽空花一段时间学习可视化的基础,如《数据之美》
另外你还需要了解BI的概念。知名的BI产品有Tableau，Power BI，还有国产的FineBI等。都有体验版和免费版能下载，网上找一点数据就能体验可视化的魅力。比Excel的图表高级多了。
BI需要了解仪表盘Dashboard的概念，知道维度的联动和钻取，知道绝大多数图表适用的场景和怎么绘制。比如以下FineBI制作的dashboard。
第三周：分析思维的训练
这周我们轻松一下，学学理论知识。
分析思维首推大名鼎鼎的《金字塔原理》，帮助数据分析师结构化思维。如果金字塔原理让你醍醐灌顶，那么就可以学思维导图，下载一个XMind中文网站，或者在线用百度脑图。
再了解SMART、5W2H、SWOT、4P理论、六顶思考帽等框架。这些框架都是大巧不工的经典。你要快速成为数据分析师，思考方式也得跟着改变。网上搜咨询公司的面试题，搜Case Book。
题目用新学的思维导图做，先套那些经典框架，做一遍，然后去看答案对比。因为要锻炼数据分析能力。所以得结合数据导向的思维。
这里送三条金句：
一个业务没有指标，则不能增长和分析
好的指标应该是比率或比例
好的分析应该对比或关联。
举一个例子：我告诉你一家超市今天有1000人的客流量，你会怎么分析？
这1000人的数量，和附件其他超市比是多是少？（对比）
这1000人的数量比昨天多还是少？（对比）
1000人有多少产生了实际购买？（转化比例）
路过超市，超市外的人流是多少？（转化比例）
这是一个快速搭建分析框架的方法。如果只看1000人，是看不出分析不出任何结果。
第四周：数据库学习
Excel对十万条以内的数据处理起来一点不虚，但是资深的数据分析师还是笑摸狗头，Too Young Too Sample，爷搞得都是百万数据。要百万数据，就得上数据库。
SQL是数据分析师的核心技能之一。有些公司并不给数据库权限，需要分析师写邮件提需求，这非常不好。数据分析师经常有各类假设需要验证，很多时候写十几行SQL就能得到的答案，还得麻烦其他部门导出数据。
SQL学习不需要买书，W3C学习就行了，SQL 教程。大多数互联网公司都是MySQL，我也建议学，性价比最高。
作为数据分析师，只要懂Select相关，增删改、约束、索引、数据库范式全部略过。你的公司心得多大才会给你写权限。
了解where，group by，order by，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等即可。
你看，和Excel的函数都差不多。如果时间充裕，则学习row_number，substr，convert，contact等。和Excel一样，学会搜索解决问题。不同引擎的函数也会有差异，例如Presto和phpMyAdmin。
期间你不需要考虑优化和写法丑陋，查询几秒和几分钟对数据分析师没区别，跑数据时喝杯咖啡呗，以后你跑个SVM都能去吃饭了。
网上搜索SQL相关的练习题，刷一遍就行。也能自己下载数据库管理工具，找些数据练习。我用的是Sequel Pro。
第五周：统计知识学习
统计学是数据分析的基础之一。
统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也会显著提高。
这一周努力掌握描述性统计，包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验、显著性、总体和抽样等概念。详细的数学推导不用细看，谁让我们是速成呢，只要看到数据，知道不能怎么样，而是应该这样分析即可。
Excel中有一个分析工具库，简单强大。对列1的各名词做到了解。如果是多变量多样本，学会各种检验。
《统计数字会撒谎》休闲读物，有趣的案例可以让我们避免很多数据陷阱。
深入浅出统计学 (豆瓣)还是经典的HeadFirst系列，适应它一贯的啰嗦吧。
多说一句，老板和非分析师不会有兴趣知道背后的统计学原理，通常要的是分析后的是与否，二元答案。不要告诉他们P值什么的，告诉他们活动有效果，或者没效果。
第六周：业务学习（用户行为、产品、运营）
这一周需要了解业务。对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。当然很遗憾，业务学习没有捷径。
我举一个数据沙龙上的例子，一家O2O配送公司发现在重庆地区，外卖员的送货效率低于其他城市，导致用户的好评率降低。总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因，都没有找出来问题。后来在访谈中发觉，因为重庆是山城，路面高低落差比较夸张，很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。
这个案例中，我们只知道送货员的送货水平距离，数据上根本不可能知道垂直距离这个指标。这就是数据的局限，也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。
对于业务市场的了解是数据分析师工作经验上最大优势之一。既然是零经验面试，公司肯定也知道刚入门分析师不会有太多业务经验，不会以这个卡人。所以简单花一周了解行业的各指标。
《增长黑客》
数据驱动业务的典型，里面包含产品运营最经典的AAARR框架，部分非数据的营销案例，
《网站分析实战》
如果应聘的公司涉及Web产品，可以了解流量的概念。书中案例以Google Analytics为主。其实现在是APP+Web的复合框架，比如朋友圈的传播活动肯定需要用到网页的指标去分析。
《精益数据分析》
互联网数据分析的入门书籍，归纳总结了几个常用的分析框架。比较遗憾的是案例都是欧美。
还有一个小建议，现在有不少第三方的数据应用，囊括了不少产品领域的数据分析和统计。自学党们即使没有生产环境的数据，也可以看一下应用Demo，有好处的。
除了业务知识，业务层面沟通也需要掌握。另外建议在面试前几天收集该行业的业务强化一下。
第七周：Python/R学习
终于到第七周，也是最痛苦的一周。这时应该学习编程技巧。是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘，爬虫，可视化报表都需要用到编程能力。掌握一门优秀的编程语言，可以让数据分析师事半功倍，升职加薪，迎娶白富美。
这里有两条支线，学习R语言或Python。速成只要学习一条，以后再补上另外一门。
R的优点是统计学家编写的，缺点也是统计学家编写。如果是各类统计函数的调用，绘图，分析的前验性论证，R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮，学习曲线比较陡峭。Python则是万能的胶水语言，适用性强，可以将各类分析的过程脚本化。Pandas，sklearn等各包也已经追平R。
如果学习R，建议看《R语言实战》，照着书本打一遍代码，一星期绰绰有余。另外还有一本《统计学》，偏知识理论，可以复习前面的统计学知识。
R学习和熟悉各种包。知道描述性统计的函数。掌握DataFrame。如果时间有余。可以再去学习ggplot2。
Python拥有很多分支，我们专注数据分析这块，入门可以学习《深入浅出Python》。
需要学会条件判断，字典，切片，循环，迭代，自定义函数等。知道数据领域最经典的包Pandas+Numpy。
在速成后的很长一段时间，我们都要做调包侠。
这两门语言最好安装IDE，R语言我建议用RStudio，Python我建议用 Anaconda。都是数据分析的利器。
Mac自带Python2.7，但现在Python 3已经比几年前成熟，而且没有编码问题。各类教程也足够多，不要抱成守旧了。Win的电脑，安装Python会有环境变量的问题，是个大坑（R的中文编码也是天坑）。
到这里，刚刚好是七周。如果还需要第八周+，则是把上面的巩固和融会贯通，毕竟速成是以转岗或拿offer为目的。有机会，我会专门写文章讲解每一周的具体知识，并且用爬虫爬一些数据做练习和案例。
到此，以上就是小编对于php抽奖源码的问题就介绍到这了，希望介绍关于php抽奖源码的3点解答对大家有用。