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如何设计Redis统计用户访问量的方案

mhr18 2025-04-01 20:05 48 浏览 0 评论

统计网站的用户访问量是常见的数据分析需求，在高并发环境下传统的关系数据库难以实时高效地处理这类数据统计工作，但是我们可以借助Redis提供的多种数据结构和命令来有效地解决这个问题。

1、Hash

Hash是Redis的一种基础数据结构，Redis底层维护的是一个开散列将把不同的key映射到哈希表上，如果是遇到哈希冲突那么就会拉出一个链表出来存放数据，利用Hash数据结构我们来设计统计用户访问量的方案。

当一个用户访问的网站的时候，如果用户已经登录，那么我们就使用用户的id作为用户的标识；如果用户没有登录，那么前端页面随机生成一个字符串key用来标识用户，如下图所示：

当用户访问的时候，key为需要统计的页面，field可以使用用户的id或者随机字符标识的用户，value可以简单设置为1，使用HSET命令添加数据到Hash中。当我们要统计访问量的时候，就可以直接使用HLEN命令来得到最终的统计结果了。

这种方案简单、容易实现，查询也是非常方便，并且数据准确性非常高。但是随着key的增加（链表增长），占用内存越来越大，性能也会逐渐下降，适用于访问量不高的页面统计。

2、bitmap

对于一个32位的int类型，如果我们只用来记录id，那么只能够记录一个用户，但如果我们转成2进制，如下所示：

每位用来表示一个用户，那么就能够32位就可以表示32个用户，空间相比于原来32位只存储一个用户就节省了32倍。对于有大量数据的场景，如果使用bitmap统计，那么可以节省很多的内存。采用 bitmap来进行统计页面的用户访问量，其实现也是非常的简单，如下图所示：

对于登录的用户可以使用id进行映射到bitmap位上，对于没有登录的用户可以使用哈希算法对应的用户随机字符标识给其映射成哈希值，最后映射到bit位上。统计页面的最终访问量可以是哟bitcount命令直接得到访问的结果。

bitmap方案占用内存更小，查询方便，可以指定查询某个用户；由于存在多个用户映射到同一个bit上的问题，所以bitmap方案统计的数据存在一些偏差。为了减小数据的偏差，对于非登录的用户可以额外地维护一个非登录用户的映射表来减少偏差。

bitmap方案在用户非常的稀疏的情况下，如果某一个用户的id值为1亿，那么我们需要开辟的空间是1亿位bit，造成了内存的浪费。

3、HyperLogLog

如果网站的页面上有非常多的访问量，并且需要的统计数量不用那么准确，可以使用概率算法统计。

在Redis中已经封装了HyperLogLog算法，并且提供了相应的API。该算法是一种基数评估算法，这种算法一般都是数据不存具体的值，而是存用来计算概率的一些相关数据。使用这种数据结构来实现页面访问量的统计也是很简单的，一次性将访问数据加载进来，直接存储到对应的key中，如下图所示：

统计访问量的时候，借助pfcount命令就可以得到访问量数据。此方案的优点是占用的内存极其小，适用于超多用户的场景下统计访问数据量。而它的缺陷就是查询指定用户的时候可能会出错，总统计数量上也会存在一定的误差。

以上三种是常见的使用Redis实现的用户访问量统计的方案，我们根据自身的实际业务场景选择合适的实现方案。

redis哈希

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