利用Redis統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站在線活躍用戶的方法

前言

在工作中我們經(jīng)常遇到這樣的需求，要對某個(gè)在線網(wǎng)站的活躍用戶數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。這里我們以redis為例,說明一下其實(shí)現(xiàn)的過程。

實(shí)現(xiàn)方法

在Redis中存在bitmap這種數(shù)據(jù)類型,這種數(shù)據(jù)類型是建立在string數(shù)據(jù)類型之上的。這里,我們主要用到setbit、bitcount這2個(gè)命令,而使用的客戶端為python的redis庫。

import redis 
r = redis.StrictRedis(host="127.0.0.1",port=6379,db=0)

這里我們引入redis庫,然后實(shí)例化了1個(gè)StrictRedis類。由于這里使用的默認(rèn)的選項(xiàng),我們可以在StrictRedis不傳入任何參數(shù)。

r = redis.StrictRedis()

這里我們定義3個(gè)方法storeDailyVisit,removeDailyVisit和countVisits,分別用于用戶上線時(shí)進(jìn)行記錄、用戶下線時(shí)進(jìn)行記錄以及查看指定日期活躍的用戶總數(shù)。

下面我們來看storeDailyVisit函數(shù):

def storeDailyVisit(date,userId,verbose=False): 
 key = "visits:daily:"+date 
 r.setbit(key,userId,1) 
 if verbose: 
  print("User",userId,"visited on",date)

該函數(shù)接收2個(gè)參數(shù)date和userId，分別為指定的日期和用戶的ID,第3個(gè)參數(shù)用于指定是否輸出內(nèi)容。在這里我們輸出用戶訪問的信息,當(dāng)然我們可以將其記錄在日志中等其他操作。

當(dāng)某個(gè)用戶登錄后,我們調(diào)用該函數(shù),傳入今天的日期及用戶的ID。removeDailyVisit函數(shù)與storeDailyVisit函數(shù)類似,它主要負(fù)責(zé)當(dāng)用戶退出當(dāng)前網(wǎng)站時(shí)將其從bitmap表中移除。

def removeDailyVisit(date,userId,verbose=False): 
 key = "visits:daily:"+date 
 r.setbit(key,userId,0) 
 if verbose: 
  print("User",userId,"leave on",date)

下面我們通過countVisits函數(shù)得到當(dāng)前活躍的用戶的數(shù)量:

def countVisits(date): 
 key = "visits:daily:"+date 
 return r.bitcount(key)

這里,countVisits函數(shù)接收1個(gè)日期的參數(shù),它通過調(diào)用bitmaps數(shù)據(jù)類型的bitcount函數(shù)得到當(dāng)前數(shù)字為1的個(gè)數(shù)。這里我們將它返回給調(diào)用者。

由于bitmaps是1種按位進(jìn)行操作的數(shù)據(jù)類型,其是1串連續(xù)的二進(jìn)制數(shù)字(0或1)。我們通過對其某個(gè)位上的數(shù)值進(jìn)行設(shè)置為1,然后通過bitcount函數(shù)統(tǒng)計(jì)這串二進(jìn)制數(shù)字上為1的總數(shù),從而得到當(dāng)前活躍的用戶總數(shù)。

另外,我們還可以使用redis的set數(shù)據(jù)類型來實(shí)現(xiàn)同樣的操作,我們可以通過下表來查看這二者的差別:

| 數(shù)據(jù)類型 | 每個(gè)消耗的位 | 存儲(chǔ)用戶 | 消耗的內(nèi)存 |
|———-|—————|————|——————|
| bitmap | 1bit | 500000000 |1*500000000B=59.6Mb|
| set | 32bit | 500000000 |32*500000000B=1.91Tb|

我們可以清楚的看到,當(dāng)存儲(chǔ)的用戶為5個(gè)億的時(shí)候,需要消耗的內(nèi)存bitmap為59.6MB,而set為1.91TB,整整32倍。因此,在實(shí)際的在線網(wǎng)站中,我們更多使用的是bitmaps統(tǒng)計(jì)在線用戶的數(shù)量。

參考文章:http://redis.io/topics/data-types-intro#bitmaps

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者工作能帶來一定的幫助，如果有疑問大家可以留言交流。