REDIS实践之在线人数统计几种方案分析_redis统计在线用户-优快云博客

本文探讨了四种在线人数统计方案：有序集合、集合、HyperLogLog及Bitmap，对比它们的内存消耗与统计能力。

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在线人数统计业务是我们开发web肯定要设计的业务逻辑，本文就会给出几种设计方案，来分析下各个方案的优缺点：

使用有序集合

这种方案能够同时储存在线的用户和用户上线时间，能够执行非常多的聚合计算，但是所消耗的内存也是非常可观的。

使用集合

这种方案能储存在线的用户，也能够执行一定的聚合计算，相对有序集合，所消耗的内存要小些，但是随着用户量的增多，消耗内存空间也处于增加状态

使用hyperloglog

这种方案无论统计多少在线用户，消耗的内存都是12k，但是只能给出在线用户的统计信息，无法获取准确的在线用户名单

使用bitmap

这种方案还是比较好的，在尽可能节省内存空间情况下，记录在线用户的情况，而且能做一定的聚合运算

下面我们就用实际例子来说明：

我们先以每天会有10w~30w的小量用户， 100w的用户群来说明下面的几种方案

方案一：使用有序集合

先生成用户在线记录数据：

$start_time = mktime(0, 0, 0, 9, 5);    //monday
for ($i=0; $i < 6; $i++) {
    $day_start_time  = $start_time + 86400 * $i;    //every day begin time
    $day_end_time =  $day_start_time + 86400;       //every day end time
    $online_user_num = mt_rand(100000, 300000);     //online user between 100000 and 300000 

    for ($j=1; $j < $online_user_num; $j++) { 
        $user_id = mt_rand(1, 1000000);
        $redis->zadd('000|online_users_day_'.$i, mt_rand($day_start_time, $day_end_time), $user_id);
    }
}

好了记下来我们就来看看都能统计出哪些信息来吧

//note: 统计每天的在线总人数
for ($i=0; $i < 6; $i++) { 
    print_r($redis->zsize('000|online_users_day_'.$i). "\n");
}

//note: 统计最近6天都在线的人数
var_dump($redis->zInter('000|online_users_day_both_6', 
    [
    '000|online_users_day_0', 
    '000|online_users_day_1', 
    '000|online_users_day_2', 
    '000|online_users_day_3', 
    '000|online_users_day_4', 
    '000|online_users_day_5'
    ]
    ));

//note: 统计出近6天中共有多少上线
$redis->zunion('000|online_users_day_total_6', ['000|online_users_day_0', '000|online_users_day_1', '000|online_users_day_2', '000|online_users_day_3', '000|online_users_day_4', '000|online_users_day_5']);

//note: 统计某个时间段总共在线用户
print_r($redis->zcount('000|online_users_day_5', mktime(13, 0, 0, 9, 10), mktime(14, 0, 0, 9, 10)));

//note: 统计某个时间段在线用户名单
print_r($redis->zrangebyscore('000|online_users_day_5', mktime(13, 0, 0, 9, 10), mktime(14, 0, 0, 9, 10), 
    array('withscores' => TRUE)));

不单单只有这些，我们还能统计出早，中，午，晚等等时间段的用户在线情况，还有很多其他的，这就让我们发挥想象吧，是不是挺多的？只是确实也相当耗费内存空间

方案二：使用集合

还是先来成用户在线记录数据：

//note set 一般聚合
for ($i=0; $i < 6; $i++) {
    $online_user_num = mt_rand(100000, 300000);     //online user between 100000 and 300000 

    for ($j=1; $j < $online_user_num; $j++) { 
        $user_id = mt_rand(1, 1000000);
        $redis->sadd('001|online_users_day_'.$i, $user_id);
    }
}

好了记下来我们就来看看都能统计出哪些信息来吧

//note 判断某个用户是否在线
var_dump($redis->sIsMember('001|online_users_day_5', 100030));

//note 每天在线用户总量的统计
for ($i=0; $i < 6; $i++) { 
    print_r($redis->ssize('001|online_users_day_'.$i). "\n");
}

//note 对不同时间段的在线用户名单进行聚合
print_r($redis->sInterStore('001|online_users_day_both_4and5', '001|online_users_day_4', '001|online_users_day_5'). "\n");

//note 对指定的时间段的在线用户名单进行统计
print_r($redis->sUnionStore('001|online_users_day_total_4add5', '001|online_users_day_4', '001|online_users_day_5'). "\n");

//note 哪天上线哪天没上线
print_r($redis->sDiffStore('001|online_users_day_diff_4jian5', '001|online_users_day_4', '001|online_users_day_5'). "\n");

是不是也挺不错的，先不要着急，我们接着往下看

方案三：使用hyperloglgo

先来成用户在线记录数据：

// note HyperLogLog 只需要知道在线总人数
for ($i=0; $i < 6; $i++) {
    $online_user_num = mt_rand(100000, 300000);     //online user between 100000 and 300000 
    var_dump($online_user_num);
    for ($j=1; $j < $online_user_num; $j++) { 
        $user_id = mt_rand(1, 1000000);
        $redis->pfadd('002|online_users_day_'.$i, [$user_id]);
    }
}

这种方案，我们来看看都能实现哪些业务呢

$count = 0;
for ($i=0; $i < 3; $i++) { 
    $count += $redis->pfcount('002|online_users_day_'.$i);
    print_r($redis->pfcount('002|online_users_day_'.$i). "\n");
}
var_dump($count);

//note  3 days total online num
var_dump($redis->pfmerge('002|online_users_day_both_3', ['002|online_users_day_0', '002|online_users_day_1', '002|online_users_day_2']));
var_dump($redis->pfcount('002|online_users_day_both_3'));

好少啊，是的，这种方案仅仅只能统计出某个时间段在线人数的总量，对在线用户的名单却无能为力，但是却挺节省内存的，对统计数据要求不多情况下，我们便可以考虑这种方案。

方案四：使用bitmap

笔者对这种方案其实挺喜欢的，消耗的内存空间不多，统计的信息却挺多的，还是老步骤，先来生成数据：

//note bitmap 综合前面3个的优缺点
for ($i=0; $i < 6; $i++) {
    $online_user_num = mt_rand(100000, 300000);     //online user between 100000 and 300000 

    for ($j=1; $j < $online_user_num; $j++) { 
        $user_id = mt_rand(1, 1000000);
        $redis->setbit('003|online_users_day_'.$i, $user_id, 1);
    }
}

接下来我们看看能满足的统计信息吧

//note userid today whether online 
var_dump($userid = mt_rand(1, 1000000));
var_dump($redis->getbit('003|online_users_day_5', $userid));

//note how many user is online
var_dump($redis->bitcount('003|online_users_day_5'));

//note 6 days both online
var_dump($redis->bitop('AND', '003|online_users_day_both_6', '003|online_users_day_0', '003|online_users_day_1', '003|online_users_day_2', '003|online_users_day_3', '003|online_users_day_4', '003|online_users_day_5'));
var_dump($redis->bitcount('003|online_users_day_both_6'));

//note 6 days total online
var_dump($redis->bitop('OR', '003|online_users_day_total_6', '003|online_users_day_0', '003|online_users_day_1', '003|online_users_day_2', '003|online_users_day_3', '003|online_users_day_4', '003|online_users_day_5'));
var_dump($redis->bitcount('003|online_users_day_total_6'));

//note 6 days only one online
var_dump($redis->bitop('XOR', '003|online_users_day_only_one_6', '003|online_users_day_0', '003|online_users_day_1', '003|online_users_day_2', '003|online_users_day_3', '003|online_users_day_4', '003|online_users_day_5'));
var_dump($redis->bitcount('003|online_users_day_only_one_6'));

怎么样？是不是集合能统计的这家伙也能统计出来？而且消耗的内容还少。

对于这几种方案其实各有各的好处，根据业务统计信息来取相应的方案来实施吧，这样内存利用也就更合理了