如何测试抽奖系统的稳定性和可靠性

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测试传奇游戏抽奖系统的稳定性和可靠性，需覆盖功能完整性、性能极限、概率准确性、防作弊有效性、异常恢复能力五大核心维度，结合传奇游戏的引擎特性（如 M2/HERO/Blue）与实际运营场景（如高并发抽奖、跨服活动）设计针对性方案。以下是分阶段的详细测试策略：
一、基础功能测试：验证核心流程无漏洞
1. 核心流程覆盖（所有引擎通用）
抽奖系统的核心链路为「消耗道具→生成随机数→计算结果→发放奖励→记录日志」，需逐一验证每个环节的正确性：

消耗验证：
测试「抽奖券 / 元宝不足时能否触发抽奖」（如玩家只有 1 张券，第 2 次抽奖应提示 “道具不足”）。
验证消耗操作的原子性（如网络中断时，需确保 “扣券未发奖” 时自动回滚，避免玩家损失）。
示例场景（HERO 引擎）：
qbasic
; 脚本预期逻辑：扣券失败则终止抽奖
[@LuckyDraw]
#IF
CHECKITEM 抽奖券 1
#ACT
TAKE 抽奖券 1  ; 扣券
CALL @CalcReward  ; 计算奖励
GIVE <$STR(0)> 1  ; 发奖
#ELSE
SENDMSG 6 抽奖券不足！
BREAK

测试点：断网后重新登录，检查玩家背包中抽奖券是否恢复，避免 “扣券不发奖”。
奖励发放：
测试「背包满时的奖励处理」（如背包满应自动发送至邮件，或提示 “背包空间不足，请清理后重试”）。
验证 “保底机制” 的正确性（如配置 “连续 99 次未中屠龙刀，第 100 次必中”，需模拟 99 次未中后，第 100 次强制发放）。
多引擎适配测试：
M2 引擎：检查StdItems.db中奖品是否正确写入玩家数据（需用DBChecker工具查看）。
996 引擎：验证cfg_lucky_draw.xls中 “奖品库存” 是否实时递减（如初始 10 把屠龙刀，发完后应提示 “奖品已售罄”）。
日志记录：
每一次抽奖需记录「角色 ID、时间戳、消耗道具、中奖物品、随机数种子、IP 地址」，测试点：
日志是否完整（无字段缺失，如随机数种子未记录则无法追溯）。
日志是否不可篡改（如 M2 引擎的LuckyLog.txt需设置为 “只读 + 服务器端存储”，客户端无法修改）。
2. 边界场景测试
针对传奇游戏的典型场景，验证极端条件下的功能稳定性：

奖品库存耗尽：
配置 “屠龙刀仅 1 把”，模拟 100 次抽奖，第 1 次中屠龙刀后，后续 99 次应不再出现该奖品（需检查日志中 “奖品库存” 字段是否从 1 变为 0）。
跨地图抽奖：
测试玩家在 “盟重省”“苍月岛” 等不同地图触发抽奖，是否均能正常发放奖励（避免地图 ID 错误导致奖励发放失败）。
多角色同时抽奖：
同一账号下多角色（如主号 + 英雄）分别抽奖，验证奖励是否正确发放至对应角色背包（避免数据混淆）。
二、性能测试：验证高并发与长时间运行稳定性
传奇游戏常面临「沙巴克结束后」「节日活动」等高并发场景，需模拟极端流量验证系统承载能力：
1. 高并发压力测试
测试工具：JMeter、LoadRunner（模拟多用户并发请求）、Redis（缓存奖品库存，减少数据库压力）。
测试场景设计：
并发量        测试目标        传奇场景对应
100 人        基础响应能力（无超时）        日常低峰期
1000 人        高并发下的 TPS 与响应时间        周末活动高峰期
5000 人        极限压力下的系统稳定性        沙巴克攻城战后全员抽奖
核心指标：
TPS（事务处理速率）：单服务器需支持≥500 TPS（即每秒处理 500 次抽奖请求），低于 300 TPS 需优化（如加 Redis 缓存、分库分表）。
响应时间：99% 的请求响应时间≤500ms（超过 1s 会导致玩家感知卡顿）。
错误率：并发测试中 “抽奖失败”“奖励发放异常” 的错误率需≤0.1%（即 1000 次请求最多 1 次失败）。
引擎针对性优化测试：
M2 引擎：测试Mir200\Envir目录下数据库连接池配置（如DBPoolSize=50），验证是否能支撑高并发查询。
GOM 引擎：测试微端模式下Resources\Patch.pak补丁加载效率，避免并发时因资源加载导致的 CPU 占用过高（需≤70%）。
2. 长时间稳定性测试（压测）
测试场景：模拟「24 小时连续低并发抽奖」（如每秒 100 次请求），验证系统无内存泄漏、数据堆积等问题。
监控指标：
服务器资源：CPU 占用≤80%、内存使用率≤85%、磁盘 IO（日志写入）≤10MB/s。
数据库：连接数≤最大连接数的 80%（如 MySQL 最大连接数 1000，实际使用≤800）、慢查询（如抽奖记录插入）≤1 条 / 分钟。
问题排查：
若内存持续上涨（如 24 小时内从 2GB 增至 8GB），需用FastMM（M2 引擎）或JProfiler（Java 微端）定位内存泄漏点（如未释放的奖品对象、日志缓存未清理）。
若磁盘空间快速耗尽，需优化日志切割策略（如按小时分割LuckyLog.txt，并自动压缩 7 天前的日志）。
三、概率准确性测试：验证公平性无偏差
抽奖系统的核心信任基础是「概率透明且可验证」，需通过大量模拟测试验证实际概率与配置一致：
1. 模拟抽奖测试（统计学验证）
测试方法：编写脚本模拟 10 万～100 万次抽奖，统计各物品实际中奖率，与配置概率的偏差需≤±2%。
工具与脚本示例：
Python 脚本（通用引擎）：
python
运行
import random

# 配置抽奖池（示例：屠龙刀0.5%，祝福油3%，金币96.5%）
lucky_pool = [
    {"name": "屠龙刀", "prob": 5, "count": 0},    # 0.5% = 5/1000
    {"name": "祝福油", "prob": 30, "count": 0},   # 3% = 30/1000
    {"name": "金币", "prob": 965, "count": 0}     # 96.5% = 965/1000
]

total = 100000  # 模拟10万次抽奖
total_prob = sum(item["prob"] for item in lucky_pool)

for _ in range(total):
    rand = random.randint(1, total_prob)
    cumulative = 0
    for item in lucky_pool:
        cumulative += item["prob"]
        if rand <= cumulative:
            item["count"] += 1
            break

# 计算实际概率并对比
for item in lucky_pool:
    actual_prob = (item["count"] / total) * 100
    config_prob = (item["prob"] / total_prob) * 100
    deviation = abs(actual_prob - config_prob)
    print(f"{item['name']}: 配置概率{config_prob}%，实际{actual_prob:.2f}%，偏差{deviation:.2f}%")

验收标准：所有物品的概率偏差≤±2%（如屠龙刀配置 0.5%，实际应在 0.3%~0.7% 之间），超过则需优化随机数算法（如更换真随机源）。
2. 随机数有效性测试
真随机源验证：
服务器端需使用系统级随机源（如 Linux 的/dev/urandom、Windows 的CryptGenRandom），避免客户端伪随机（如rand()函数可预测）。
测试方法：收集 1000 个抽奖随机数，用「卡方检验」验证随机性（卡方值需≤临界值，如自由度为 9 时临界值 16.92，超过则说明随机数有偏差）。
种子唯一性：
测试 “相同时间戳下的随机数是否唯一”（如 2 个玩家在同一毫秒触发抽奖，随机数应不同），避免因种子重复导致的 “同奖” 问题。
四、安全性测试：验证防作弊与数据防篡改
传奇游戏中抽奖作弊（如刷奖、改概率）会直接破坏公平性，需从「客户端防篡改、服务器端校验、数据加密」三方面测试：
1. 客户端防篡改测试
配置文件篡改：
模拟玩家修改概率配置文件（如 M2 引擎的LuckyDraw.db、HERO 引擎的LuckyPool.hec），测试服务器是否能检测到：
M2 引擎：检查启动时是否校验LuckyDraw.db的 MD5 值，篡改后应提示 “配置文件异常，拒绝加载”。
Blue 引擎：尝试用记事本修改LuckyDef.scp，测试抽奖时是否因文件格式错误导致 “无奖励发放”。
内存修改：
使用 Cheat Engine（CE）等工具修改客户端内存中的 “抽奖券数量”（如从 1 改为 100），测试服务器是否会重新校验：
预期结果：服务器端查询玩家实际道具数量（从数据库读取），发现客户端与服务器数据不一致，拒绝抽奖并提示 “数据异常”。
2. 服务器端校验测试
请求伪造：
模拟客户端直接发送 “中奖结果” 请求（如伪造 “获得屠龙刀” 的数据包），测试服务器是否会忽略客户端结果，重新计算：
示例（Blue 引擎）：客户端发送{"reward":"屠龙刀"}，服务器应拒绝该结果，通过BlueScript重新执行CalculateProbability()函数生成奖励。
频率限制测试：
模拟 “1 个 IP 在 1 分钟内发送 100 次抽奖请求”（脚本挂机刷奖），测试服务器是否会触发限流：
预期结果：第 10 次请求后提示 “抽奖频率过高，请 10 分钟后再试”，并记录 IP 至黑名单（1 小时内禁止抽奖）。
3. 数据传输与存储安全
传输加密测试：
用 Wireshark 抓包分析抽奖请求 / 结果的传输数据，测试是否为加密格式（如 RSA/AES 加密）：
未加密预期：数据为明文（如reward:DragonSword），需优化为加密字符串（如Xy789...）。
存储加密测试：
查看数据库中 “抽奖记录” 是否加密（如角色 ID 是否脱敏、随机数种子是否加密存储），避免数据泄露后被恶意利用。
五、兼容性与异常恢复测试
1. 多环境兼容性测试
引擎兼容性：
在不同引擎（M2/HERO/Blue/996）的客户端中测试抽奖功能，验证：
HERO 引擎的 “技能联动抽奖” 在 M2 引擎中是否会因脚本不兼容导致 “无特效触发”。
996 引擎的移动端抽奖界面在 PC 端是否显示正常（如按钮位置偏移、文字重叠）。
服务器配置兼容性：
在低配服务器（2 核 4G）、高配服务器（8 核 16G）中分别测试高并发抽奖，验证低配服务器是否会因资源不足导致 “响应超时”（需优化配置，如增加 Swap 分区）。
2. 异常恢复测试
服务器宕机恢复：
模拟抽奖过程中服务器突然断电，重启后测试：
未完成的抽奖（扣券未发奖）是否自动回滚（玩家抽奖券恢复）。
已发放的奖励是否已写入数据库（避免 “发奖未记录” 导致的重复发放）。
数据库故障恢复：
模拟 MySQL 数据库宕机，测试 Redis 缓存的 “奖品库存” 是否能正常同步至数据库（如 Redis 中库存为 8，数据库恢复后应更新为 8，而非初始 10）。
六、灰度测试与玩家反馈验证
1. 灰度测试（小范围验证）
测试范围：选择 1~2 个区服（约 1000 名活跃玩家）开启抽奖功能，避免全服上线后出现大规模问题。
监控重点：
玩家反馈：通过游戏内问卷收集 “抽奖卡顿、奖励未到账” 等问题。
数据指标：灰度期间的错误率（≤0.05%）、玩家留存率（无明显下降）。
2. 全量上线后的监控
实时告警：配置服务器资源（CPU、内存）、错误率、抽奖频率的告警阈值（如 CPU≥90% 时触发短信告警）。
日志分析：每日统计抽奖数据（如总次数、高价值奖品产出量），对比配置概率，发现偏差及时调整（如实际屠龙刀产出率 0.1%，低于配置 0.5%，需检查随机数算法）。
七、测试工具与资源汇总
测试类型        推荐工具        核心用途
功能测试        Postman、传奇 GM 工具        模拟抽奖请求、查询玩家数据
性能测试        JMeter、LoadRunner、Redis        模拟高并发、缓存奖品库存
概率测试        Python（自定义脚本）、SPSS        模拟大量抽奖、统计学验证
安全性测试        Cheat Engine、Wireshark、MD5 校验工具        内存修改、抓包分析、文件校验
异常恢复测试        服务器断电模拟工具、MySQL 故障模拟        测试宕机后的数据恢复能力
总结：测试核心原则
全链路覆盖：从 “玩家点击抽奖” 到 “奖励到账” 的每一步都需测试，不遗漏任何环节。
极端场景优先：高并发、作弊、宕机等极端场景直接影响玩家体验，需优先验证。
数据可追溯：所有测试过程需记录详细日志（如测试时间、场景、结果），便于问题复现与优化。

通过以上测试，可确保抽奖系统在传奇游戏的复杂环境中（多引擎、高并发、防作弊）稳定运行，同时保障概率公平性，避免因系统漏洞导致的玩家流失或口碑风险。