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拼多多有数亿的用户，那么对于某个网页，怎么应用Redis来统计一个网站的用户拜访数呢？

1、Hash

哈希是Redis的一种根底数据结构，Redis底层保护的是一个开散列，会把不同的key映射到哈希表上，如果是遇到关键字抵触，那么就会拉出一个链表进去。

当一个用户拜访的时候，如果用户登陆过，那么咱们就应用用户的id，如果用户没有登陆过，那么咱们也可能前端页面随机生成一个key用来标识用户

当用户拜访的时候，咱们能够应用HSET命令，key能够抉择URI与对应的日期进行拼凑，field能够应用用户的id或者随机标识，value能够简略设置为1。

当咱们要统计某一个网站某一天的访问量的时候，就能够间接应用HLEN来失去最终的后果了。

长处：简略，容易实现，查问也是十分不便，数据准确性十分高。

毛病：占用内存过大。随着key的增多，性能也会降落。网站访问量不高还行，拼多多这种数亿PV的网站必定顶不住。

2、Bitset

咱们晓得，对于一个32位的int，如果咱们只用来记录id，那么只可能记录一个用户，但如果咱们转成2进制，每位用来示意一个用户，那么咱们就可能一口气示意32个用户，空间节俭了32倍！

对于有大量数据的场景，如果咱们应用bitset，那么能够节俭十分多的内存。

对于没有登陆的用户，咱们也能够应用哈希算法，把对应的用户标识哈希成一个数字id。bitset十分的节俭内存，假如有1亿个用户，也只须要100000000/8/1024/1024约等于12兆内存。

Redis曾经为咱们提供了SETBIT的办法，应用起来十分的不便，咱们能够看看上面的例子。

咱们在item页面能够不停地应用SETBIT命令，设置用户曾经拜访了该页面，也能够应用GETBIT的办法查问某个用户是否拜访。最初咱们通过BITCOUNT能够统计该网页每天的拜访数量。

长处： 占用内存更小，查问不便，能够指定查问某个用户，数据可能略有瑕疵，对于非登陆的用户，可能不同的key映射到同一个id，否则须要保护一个非登陆用户的映射，有额定的开销。

毛病： 如果用户十分的稠密，那么占用的内存可能比办法一更大。

3、概率算法

对于拼多多这种多个页面都可能十分多访问量的网站，如果所须要的数量不必那么精确，能够应用概率算法。

事实上，咱们对一个网站的UV的统计，1亿跟1亿零30万其实是差不多的。

在Redis中，曾经封装了HyperLogLog算法，他是一种基数评估算法。这种算法的特色，个别都是数据不存具体的值，而是存用来计算概率的一些相干数据。

当用户拜访网站的时候，咱们能够应用PFADD命令，设置对应的命令，最初咱们只有通过PFCOUNT就能顺利计算出最终的后果，因为这个只是一个概率算法，所以可能存在0.81%的误差。

长处： 占用内存极小，对于一个key，只须要12kb。对于拼多多这种超多用户的特地实用。

毛病： 查问指定用户的时候，可能会出错，毕竟存的不是具体的数据。总数也存在肯定的误差。

下面就是常见的3种实用Redis统计网站用户拜访数的办法了。

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