oaix

不考虑分布的话，感觉可以这样分：

```python
import random


def sample(m, n):
low = 1
upper = m * 0.3

remain = m
result = []
for _ in range(n-1):
x = low + min(remain-low, upper) * random.random()
remain -= x
result.append(x)
result.append(remain)
random.shuffle(result)
return result


for i in range(10):
print(sample(100, 10))
```

如果不用追求 100%准确，并且时间段最小粒度是天。可以每天算一个 hyperloglog ，存起来。查询的时候把对应日期的 hyperloglog 合并起来。

这个数据有些诡异：

吞吐=并发/平均响应时间

但从数据上来看平均响应小的框架，QPS 反而不高。

已恢复

只要我看不懂的代码：过度设计，只要看不懂我写的代码：辣鸡