如何用 Redis 統計獨立用戶訪問量

本篇內容主要講解“如何用 Redis 統計獨立用戶訪問量”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“如何用 Redis 統計獨立用戶訪問量”吧!

使用Hash

哈希是Redis的一種基礎數據結構，Redis底層維護的是一個開散列，會把不同的key映射到哈希表上，如果是遇到關鍵字沖突，那么就會拉出一個鏈表出來。

當一個用戶訪問的時候，如果用戶登陸過，那么我們就使用用戶的id，如果用戶沒有登陸過，那么我們也能夠前端頁面隨機生成一個key用來標識用戶，當用戶訪問的時候，我們可以使用HSET命令，key可以選擇URI與對應的日期進行拼湊，field可以使用用戶的id或者隨機標識，value可以簡單設置為1。

當我們要統計某一個網站某一天的訪問量的時候，就可以直接使用HLEN來得到最終的結果了。

優點：簡單，容易實現，查詢也是非常方便，數據準確性非常高。

缺點：占用內存過大，。隨著key的增多，性能也會下降。小網站還行，拼多多這種數億PV的網站肯定受不了

使用Bitset

我們知道，對于一個32位的int，如果我們只用來記錄id，那么只能夠記錄一個用戶，但如果我們轉成2進制，每位用來表示一個用戶，那么我們就能夠一口氣表示32個用戶，空間節省了32倍！對于有大量數據的場景，如果我們使用bitset，那么，可以節省非常多的內存。對于沒有登陸的用戶，我們也可以使用哈希算法，把對應的用戶標識哈希成一個數字id。bitset非常的節省內存，假設有1億個用戶，也只需要100000000/8/1024/1024約等于12兆內存。

Redis已經為我們提供了SETBIT的方法，使用起來非常的方便，我們可以看看下面的例子，我們在item頁面可以不停地使用SETBIT命令，設置用戶已經訪問了該頁面，也可以使用GETBIT的方法查詢某個用戶是否訪問。最后我們通過BITCOUNT可以統計該網頁每天的訪問數量。

優點占用內存更小，查詢方便，可以指定查詢某個用戶，數據可能略有瑕疵，對于非登陸的用戶，可能不同的key映射到同一個id，否則需要維護一個非登陸用戶的映射，有額外的開銷。

缺點如果用戶非常的稀疏，那么占用的內存可能比方法一更大。

使用概率算法

對于拼多多這種多個頁面都可能非常多訪問量的網站，如果所需要的數量不用那么準確，可以使用概率算法，事實上，我們對一個網站的UV的統計，1億跟1億零30萬其實是差不多的。在Redis中，已經封裝了HyperLogLog算法，他是一種基數評估算法。這種算法的特征，一般都是數據不存具體的值，而是存用來計算概率的一些相關數據。

當用戶訪問網站的時候，我們可以使用PFADD命令，設置對應的命令，最后我們只要通過PFCOUNT就能順利計算出最終的結果，因為這個只是一個概率算法，所以可能存在0.81%的誤差。

優點占用內存極小，對于一個key，只需要12kb。對于拼多多這種超多用戶的特別適用。

缺點查詢指定用戶的時候，可能會出錯，畢竟存的不是具體的數據。總數也存在一定的誤差。

到此，相信大家對“如何用 Redis 統計獨立用戶訪問量”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！