145. 利用 Redis Bitmap实践: 用户签到统计

2024-09-01 21:52

本文主要是介绍145. 利用 Redis Bitmap实践: 用户签到统计,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 一、Redis Bitmap简介
  • 二、Bitmap 的主要应用
  • 三、Go使用Redis实现签到统计
    • 用户签到
    • 查询用户签到状态
    • 统计今年累计签到天数
    • 统计当月的签到情况
  • 总结

在现代应用程序中,用户签到是一个常见的功能。我们通常使用 MySQL 数据库来存储用户的签到记录。然而,随着用户数量的增加,数据库中的记录将会随时间和用户量线性增长,这不仅增加了存储的负担,而且可能影响查询效率。在追求更高存储效率和查询性能的场景下,MySQL 可能不再是最佳选择。

这时,RedisBitmap 数据结构就显得尤为重要。利用 Redis Bitmap,我们不仅可以大幅度降低存储空间的占用,还可以高效实现复杂的用户行为统计,如连续签到天数、月签到统计等。接下来,本文将详细介绍如何利用 Redis Bitmap 实现高效的用户签到统计功能。

一、Redis Bitmap简介

在这里插入图片描述

RedisBitmap,也称为位图,是一种用于存储和处理二进制位(bit)的数据结构。在 Redis 中,Bitmap 不是一种独立的数据类型,而是字符串类型的一种特殊使用方式。你可以通过特定的命令在字符串数据中处理二进制位。由于 Redis 中字符串的最大存储容量为 512 MB,每个字节有 8 位,因此一个字符串最多可以存储 512 * 1024 * 1024 * 8 = 2^32 个位。

二、Bitmap 的主要应用

  • 用户签到统计:每个用户对应一张位图,位图中的每一位代表某一天的签到情况。0 表示未签到,1 表示已签到。通过位图可以快速统计用户的连续签到天数、总签到天数等。
  • 布隆过滤器:基于 bitmap 可以实现一个布隆过滤器,bitmap 可以用于高效地判断某个元素是否存在于一个集合中。通过多个哈希函数将元素映射到 bitmap 的不同位上,快速判断元素的存在性。
  • 活跃用户统计:可以用 Bitmap 记录用户是否在某一天活跃。例如,用户访问网站或者使用应用时,将相应的位设为 1,通过统计位的数量可以快速计算活跃用户数。
    签到统计功能实现

用户与位图的映射关系

签到记录以年为单位,一个用户,对应一张位图(Bitmap),表示用户在一年内的签到情况。

key 的设计:user:sign:%d:%d,第一个占位符表示年份,第二个占位符表示用户的编号。
bitmap 值的设计:由于一年只有 365366 天,因此我们只需要 bitmap 里面的前 366 位,即 0-365 位。
在这里插入图片描述

三、Go使用Redis实现签到统计

接下来将会结合 Go 语言和 Redis 中间件实现以下功能:

  • 用户签到
  • 查询用户签到状态
  • 统计今年累计签到天数
  • 统计当月的签到情况

在 Go 程序里安装 Redis 依赖
接下来的功能实现将会使用 Go 语言代码进行演示,因此我们需要先安装 Go Redis 依赖。

go get github.com/redis/go-redis/v9

用户签到

要实现用户签到的功能,我们需要用到 RedisSETBIT 命令。

SETBIT 命令用于设置或清除字符串值中的某个位(bit)值,用法如下所示:

SETBIT key offset value

  • key: 键名。
  • offset: 位偏移量,表示要设置或清除的位(bit)的位置。位的位置从0开始计数。
  • value: 要设置的位值,可以是0 1

示例代码:

package mainimport ("context""fmt""github.com/redis/go-redis/v9"
)func RedisClient() *redis.Client {return redis.NewClient(&redis.Options{Addr:     "localhost:6379",Password: "", // no password setDB:       0,  // use default DB})
}func main() {rdb := RedisClient()if rdb == nil {panic("redis client is nil")}// 返回值为这个位(`bit`)被设置新值之前的值。oldValue, err := rdb.SetBit(context.Background(), "user:2024:1", 0, 1).Result()if err != nil {panic(err)}if oldValue == 1 {fmt.Println("重复签到")} else {fmt.Println(oldValue) // 0,表示这个位(`bit`)被设置新值之前的值。}
}

在上述代码示例中,我们通过调用 Redis 客户端实例的 SetBit 方法,将 keyuser:2024:1 对应的 bitmap 中第 0 位设为 1。这代表 ID1 的用户在 2024-01-01 进行了签到。SetBit 方法的返回值为该位(bit)被设置新值之前的值。

查询用户签到状态

要实现查询用户签到的状态,我们需要用到 RedisGETBIT 命令。

GETBIT 命令用于获取字符串值中的某个位(bit)的值,用法如下所示:

GETBIT key offset

  • key: 键名。
  • offset: 位偏移量,表示要设置或清除的位(bit)的位置。位的位置从 0 开始计数。

示例代码:

package mainimport ("context""fmt""github.com/redis/go-redis/v9"
)func RedisClient() *redis.Client {return redis.NewClient(&redis.Options{Addr:     "localhost:6379",Password: "", // no password setDB:       0,  // use default DB})
}func main() {rdb := RedisClient()if rdb == nil {panic("redis client is nil")}value, err := rdb.GetBit(context.Background(), "user:2024:1", 0).Result()if err != nil {panic(err)}fmt.Println(value) // 1
}

在上述代码示例中,我们通过调用 Redis 客户端实例的 GetBit 方法,获取到 keyuser:2024:1 对应的bitmap中的第0位的值为 1,这代表 ID 1 的用户在 2024-01-01 已经签到过了。

统计今年累计签到天数

要实现统计一年里的签到次数,我们需要用到 RedisBITFIELD 命令。

RedisBITFIELD 命令是一个非常强大的命令,它允许你执行多种位级操作,包括读取、设置、增加位字段。这个命令能够操作存储在字符串中的位数组,并可以看作是直接在字符串上执行复杂的位操作。用法如下所示:

BITFIELD key [GET type offset] [SET type offset value] [INCRBY type offset increment]

  • type:表示操作的位字段宽度。
  • offset:表示从该偏移量开始

详情请参考:Redis BITFIRLED Command

示例代码:

package mainimport ("context""fmt""log""time""github.com/redis/go-redis/v9"
)// RedisClient 初始化 Redis 客户端
func RedisClient() *redis.Client {return redis.NewClient(&redis.Options{Addr:     "localhost:6379",Password: "", // no password setDB:       0,  // use default DB})
}// GetConsecutiveDays 计算连续签到天数
func GetConsecutiveDays(ctx context.Context, rdb *redis.Client, userID int, year int, dayOfYear int) (int, error) {key := fmt.Sprintf("user:%d:%d", year, userID)segmentSize := 63consecutiveDays := 0bitOps := make([]any, 0)for i := 0; i < dayOfYear; i += segmentSize {size := segmentSizeif i+segmentSize > dayOfYear {size = dayOfYear - i}// 表示从offset开始,获取指定位字段宽度的值bitOps = append(bitOps, "GET", fmt.Sprintf("u%d", size), fmt.Sprintf("#%d", i))}values, err := rdb.BitField(ctx, key, bitOps...).Result()if err != nil {return 0, fmt.Errorf("failed to get bitfield: %w", err)}for idx, value := range values {if value != 0 {size := segmentSizeif (idx+1)*segmentSize > dayOfYear {size = dayOfYear % segmentSize}for j := 0; j < size; j++ {if (value & (1 << (size - 1 - j))) != 0 {consecutiveDays++}}}}return consecutiveDays, nil
}func main() {rdb := RedisClient()if rdb == nil {log.Fatal("redis client is nil")}now := time.Now()// 获取当前的年份year := now.Year()// 获取当前日期是今年的第几天dayOfYear := now.YearDay()// 假设用户 ID 为 1userID := 1consecutiveDays, err := GetConsecutiveDays(context.Background(), rdb, userID, year, dayOfYear)if err != nil {log.Fatalf("failed to get consecutive days: %v", err)}fmt.Printf("%d 年累计签到的天数: %d\n", year, consecutiveDays)
}

上述代码实现了统计今年累计签到天数的功能,流程如下:

  • 获取 Redis 客户端实例: 使用 redis.NewClient() 方法连接 Redis 至服务器,并获取一个客户端实例。
  • 获取时间因子:
    • 当前年份: 通过 year := now.Year() 获取。
    • 今天是今年的第几天: 通过dayOfYear := now.YearDay() 获取。
  • 设定用户 ID: 示例中假设用户 ID1
  • 构建 Redis Key:使用年份和用户ID构建一个唯一的 Redis Key,格式为 user:年份:用户ID
  • 定义位操作的区间大小: 由于位域命令BitField的每个操作可以处理的最大长度是 63 位,定义 segmentSize := 63 来批量处理签到数据。一个区间表示 63 天的签到情况。
  • 封装 BitField 命令的参数: 通过循环将从年初到当前日期的天数(dayOfYear)分割为每段最多包含63天的多个区间,动态构建 BitField 命令的参数。
  • 执行BitField命令: 使用rdb.BitField()方法执行构建好的 BitField 命令,返回一个包含位二进制对应的十进制表示的int64类型切片。
  • 统计累计签到天数: 遍历结果数组,针对每个非零的结果使用位运算(& 操作和位移操作)来检测签到情况,每发现一个1就将consecutiveDays增加 1。

统计当月的签到情况

要实现统计某月的签到情况,同样我们也需要用到 RedisBITFIELD 命令。

示例代码:

package mainimport ("context""errors""fmt""log""time""github.com/redis/go-redis/v9"
)func RedisClient() *redis.Client {return redis.NewClient(&redis.Options{Addr:     "localhost:6379",Password: "", // no password setDB:       0,  // use default DB})
}func main() {rdb := RedisClient()if rdb == nil {panic("redis client is nil")}now := time.Now()// 获取当前的年份year := now.Year()// 假设用户 ID 为 1userID := 1// 获取当前月的天数days := time.Date(now.Year(), now.Month()+1, 1, 0, 0, 0, 0, now.Location()).Add(-24 * time.Hour).Day()// 获取本月初是今年的第几天offset := time.Date(now.Year(), now.Month(), 1, 0, 0, 0, 0, now.Location()).YearDay()signOfMonth, err := GetSignOfMonth(context.Background(), rdb, userID, year, days, offset)if err != nil {log.Fatal(err)}fmt.Println(signOfMonth)
}func GetSignOfMonth(ctx context.Context, rdb *redis.Client, userID, year, days, offset int) ([]bool, error) {typ := fmt.Sprintf("u%d", days)key := fmt.Sprintf("user:%d:%d", year, userID)s, err := rdb.BitField(ctx, key, "GET", typ, offset).Result()if err != nil {return nil, fmt.Errorf("failed to get bitfield: %w", err)}if len(s) != 0 {signInBits := s[0]signInSlice := make([]bool, days)for i := 0; i < days; i++ {signInSlice[i] = (signInBits & (1 << (days - 1 - i))) != 0}return signInSlice, nil} else {return nil, errors.New("no result returned from BITFIELD command")}
}

上述代码实现了统计当月的签到情况的功能,流程如下:

  • 获取 Redis 客户端实例:使用 redis.NewClient() 方法连接至 Redis 服务器,并获取一个客户端实例。
  • 获取时间因子:
    • 当前年份:通过 year := now.Year() 获取。
    • 当前月的天数:通过 time.Date(now.Year(), now.Month()+1, 1, 0, 0, 0, 0, now.Location()).Add(-24 * time.Hour).Day() 计算。
    • 本月初是今年的第几天:通过 time.Date(now.Year(), now.Month(), 1, 0, 0, 0, 0, now.Location()).YearDay() 获取。
  • 设定用户 ID:示例中假设用户 ID1
  • 构建 Redis keyBitField 命令的参数:
  • 使用年份和用户 ID 构建一个唯一的 Redis Key,格式为 user:年份:用户ID
  • 使用当月天数 days 构建 type 参数 fmt.Sprintf("u%d", days),表示操作的位字段宽度。
  • 执行 BitField 命令:通过 rdb.BitField() 方法执行 BitField 命令,返回一个包含位二进制对应的十进制表示的 int64 类型切片。
  • 统计当月的签到情况:通过位运算(与操作和位移操作)检测每天的签到状态,将结果以布尔切片形式返回,其中 true 表示签到,false 表示未签到。
  • 我们可以根据布尔切片的元素在用户端展示当月的签到情况,例如 签到日历。

总结

本文详细介绍了如何利用 Redis Bitmap 类型实现高效的用户签到统计功能。内容包括 Redis Bitmap 数据类型的简单介绍及其应用场景,并通过 Go 语言程序简单实现了用户签到、查询用户签到状态 和 统计今年累计签到天数 以及 统计当月的签到情况的功能。

虽然 Redis bitmap 数据类型在统计用户签到情况方面具有显著优势,主要体现在以下两点:

  • 高效存储:每个用户的签到信息仅占用一个位,从而极大地节省了存储空间。
  • 快速查询:可以通过位操作快速查询用户的签到状态和统计签到天数。

然而,Redis Bitmap 数据类型也有其局限性。例如,使用 Bitmap 存储数据时,只能存储单一状态。如果需要存储额外的具体签到时间或其他相关信息,Bitmap 并不适用。

总的来说,Redis Bitmap 非常适合实现高效的签到统计功能,但在设计系统时需要根据具体需求权衡其优缺点。

这篇关于145. 利用 Redis Bitmap实践: 用户签到统计的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1128144

相关文章

Oracle查询优化之高效实现仅查询前10条记录的方法与实践

《Oracle查询优化之高效实现仅查询前10条记录的方法与实践》:本文主要介绍Oracle查询优化之高效实现仅查询前10条记录的相关资料,包括使用ROWNUM、ROW_NUMBER()函数、FET... 目录1. 使用 ROWNUM 查询2. 使用 ROW_NUMBER() 函数3. 使用 FETCH FI

数据库oracle用户密码过期查询及解决方案

《数据库oracle用户密码过期查询及解决方案》:本文主要介绍如何处理ORACLE数据库用户密码过期和修改密码期限的问题,包括创建用户、赋予权限、修改密码、解锁用户和设置密码期限,文中通过代码介绍... 目录前言一、创建用户、赋予权限、修改密码、解锁用户和设置期限二、查询用户密码期限和过期后的修改1.查询用

在C#中获取端口号与系统信息的高效实践

《在C#中获取端口号与系统信息的高效实践》在现代软件开发中,尤其是系统管理、运维、监控和性能优化等场景中,了解计算机硬件和网络的状态至关重要,C#作为一种广泛应用的编程语言,提供了丰富的API来帮助开... 目录引言1. 获取端口号信息1.1 获取活动的 TCP 和 UDP 连接说明:应用场景:2. 获取硬

Java内存泄漏问题的排查、优化与最佳实践

《Java内存泄漏问题的排查、优化与最佳实践》在Java开发中,内存泄漏是一个常见且令人头疼的问题,内存泄漏指的是程序在运行过程中,已经不再使用的对象没有被及时释放,从而导致内存占用不断增加,最终... 目录引言1. 什么是内存泄漏?常见的内存泄漏情况2. 如何排查 Java 中的内存泄漏?2.1 使用 J

Redis主从/哨兵机制原理分析

《Redis主从/哨兵机制原理分析》本文介绍了Redis的主从复制和哨兵机制,主从复制实现了数据的热备份和负载均衡,而哨兵机制可以监控Redis集群,实现自动故障转移,哨兵机制通过监控、下线、选举和故... 目录一、主从复制1.1 什么是主从复制1.2 主从复制的作用1.3 主从复制原理1.3.1 全量复制

Redis延迟队列的实现示例

《Redis延迟队列的实现示例》Redis延迟队列是一种使用Redis实现的消息队列,本文主要介绍了Redis延迟队列的实现示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习... 目录一、什么是 Redis 延迟队列二、实现原理三、Java 代码示例四、注意事项五、使用 Redi

Redis缓存问题与缓存更新机制详解

《Redis缓存问题与缓存更新机制详解》本文主要介绍了缓存问题及其解决方案,包括缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩等问题的成因以及相应的预防和解决方法,同时,还详细探讨了缓存更新机制,包括不同情况下的缓存更... 目录一、缓存问题1.1 缓存穿透1.1.1 问题来源1.1.2 解决方案1.2 缓存击穿1.2.1

redis-cli命令行工具的使用小结

《redis-cli命令行工具的使用小结》redis-cli是Redis的命令行客户端,支持多种参数用于连接、操作和管理Redis数据库,本文给大家介绍redis-cli命令行工具的使用小结,感兴趣的... 目录基本连接参数基本连接方式连接远程服务器带密码连接操作与格式参数-r参数重复执行命令-i参数指定命

深入理解Redis大key的危害及解决方案

《深入理解Redis大key的危害及解决方案》本文主要介绍了深入理解Redis大key的危害及解决方案,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着... 目录一、背景二、什么是大key三、大key评价标准四、大key 产生的原因与场景五、大key影响与危

Redis主从复制的原理分析

《Redis主从复制的原理分析》Redis主从复制通过将数据镜像到多个从节点,实现高可用性和扩展性,主从复制包括初次全量同步和增量同步两个阶段,为优化复制性能,可以采用AOF持久化、调整复制超时时间、... 目录Redis主从复制的原理主从复制概述配置主从复制数据同步过程复制一致性与延迟故障转移机制监控与维