SpringBoot使用Redis的zset統(tǒng)計(jì)在線用戶信息
統(tǒng)計(jì)在線用戶的數(shù)量,是應(yīng)用很常見的需求了。如果需要精準(zhǔn)的統(tǒng)計(jì)到用戶是在線,離線狀態(tài),我想只有客戶端和服務(wù)器通過(guò)保持一個(gè)TCP長(zhǎng)連接來(lái)實(shí)現(xiàn)。如果應(yīng)用本身并非一個(gè)IM應(yīng)用的話,這種方式成本極高。
現(xiàn)在的應(yīng)用都趨向于使用心跳包來(lái)標(biāo)識(shí)用戶是否在線。用戶登錄后,每隔一段時(shí)間,往服務(wù)器推送一個(gè)消息,表示當(dāng)前用戶在線。服務(wù)器則可以定義一個(gè)時(shí)間差,例如:5分鐘內(nèi)收到過(guò)客戶端心跳消息,視為在線用戶。
在線用戶統(tǒng)計(jì)的實(shí)現(xiàn)
基于數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)
最簡(jiǎn)單的辦法,就是在用戶表,添加一個(gè)最后心跳包的日期時(shí)間字段 last_active。服務(wù)器收到心跳后,每次都去更新這個(gè)字段為當(dāng)前的最新時(shí)間。
如果要查詢最近5分鐘活躍的用戶數(shù)量,就可以簡(jiǎn)單的通過(guò)一句SQL完成。
SELECT COUNT(1) AS `online_user_count` FROM `user` WHERE `last_active` BETWEEN '2020-12-22 13:00:00' AND '020-12-22 13:05:00';
弊端也是顯而易見,為了提高檢索效率,不得不為last_active字段添加索引,而因?yàn)樾奶母?,?huì)導(dǎo)致頻繁的重新維護(hù)索引樹,效率極其低下。
基于Redis實(shí)現(xiàn)
這是比較理想的一種實(shí)現(xiàn)方式了,Redis基于內(nèi)存進(jìn)行讀寫,性能自然比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)好得多,而且它所提供的Zset可以很方便的構(gòu)建出一個(gè)在線用戶的統(tǒng)計(jì)服務(wù)。
Redis的Zset
這里不會(huì)涉及太多redis的東西,簡(jiǎn)單說(shuō)明以下zset。它是一個(gè)有序的set集合,集合中的每個(gè)元素由2個(gè)東西組成
- member 既然是集合,那么它便是集合中的元素,并且不能重復(fù)
- score 既然是有序的,它就是用于排序的權(quán)重字段
Zset的部分操作
添加元素
ZADD key score member [score member ...]
一次性添加一個(gè)或者多個(gè)元素到集合,如果member已經(jīng)存在則會(huì)使用當(dāng)前score進(jìn)行覆蓋
統(tǒng)計(jì)所有的元素?cái)?shù)量
ZCARD key
統(tǒng)計(jì)score值在min和max之間元素?cái)?shù)量
ZCOUNT key min max
刪除score值在min和max之間的元素
ZREMRANGEBYSCORE key min max
一個(gè)示例
我打算,用一個(gè)zset存儲(chǔ)我內(nèi)心中編程語(yǔ)言的評(píng)分排名,這個(gè)key叫做lang
添加信息,返回新添加的元素個(gè)數(shù)
> zadd lang 999 php 10 java 9 go 8 python 7 javascript "5"
查看添加的數(shù)量
> zcard lang "5"
查看評(píng)分在8 - 10之間的元素個(gè)數(shù),有3個(gè)
> zcount lang 8 10 "3"
刪除評(píng)分在8 - 1000的元素,返回刪除的個(gè)數(shù)
> ZREMRANGEBYSCORE lang 8 1000 "4"
在線用戶服務(wù)的實(shí)現(xiàn)
知道了zset后,就可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)在線用戶的統(tǒng)計(jì)服務(wù)了。
實(shí)現(xiàn)思路
客戶端每隔5分鐘發(fā)送一個(gè)心跳到服務(wù)器,服務(wù)器根據(jù)會(huì)話獲取到用戶的ID,作為zset的member
存入zset,score便是當(dāng)前收到心跳的時(shí)間戳,當(dāng)同一個(gè)用戶第二次發(fā)送心跳的時(shí)候,就會(huì)更新他對(duì)應(yīng)的score值,由于更新是在內(nèi)存,這個(gè)速度相當(dāng)快。
zadd users 1608616915109 10000
需要統(tǒng)計(jì)出在線用戶的數(shù)量,本質(zhì)上就是需要統(tǒng)計(jì)出,最近5分鐘有發(fā)送心跳的用戶,通過(guò)zcount可以很輕松的統(tǒng)計(jì)出來(lái)。通過(guò)程序獲取到當(dāng)前的時(shí)間戳,作為maxScore,時(shí)間戳減去5分鐘后作為minScore。
zcount users 1608616615109 1608616915109
因?yàn)槟承┯脩艨赡荛L(zhǎng)時(shí)間沒有登錄過(guò)了,可以通過(guò)ZREMRANGEBYSCORE進(jìn)行清理。通過(guò)程序獲取到當(dāng)前的時(shí)間戳,減去5分鐘后作為maxScore,使用0, 作為minScore,表示清理所有超過(guò)5分鐘沒有發(fā)送過(guò)心跳包的用戶。
ZREMRANGEBYSCORE users 0 1608616615109
實(shí)現(xiàn)代碼
import java.time.Duration; import java.time.Instant; import java.time.LocalDateTime; import java.time.ZoneId; import javax.annotation.Resource; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Component; /** * * * 在線用戶統(tǒng)計(jì) * * @author Administrator * */ @Component public class OnlineUserStatsService { private static final String ONLINE_USERS = "onlie_users"; @Resource private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; /** * 添加用戶在線信息 * @param userId * @return */ public Boolean online(Integer userId) { return this.stringRedisTemplate.opsForZSet().add(ONLINE_USERS, userId.toString(), Instant.now().toEpochMilli()); } /** * 獲取一定時(shí)間內(nèi),在線的用戶數(shù)量 * @param duration * @return */ public Long count(Duration duration) { LocalDateTime now = LocalDateTime.now(); return this.stringRedisTemplate.opsForZSet().count(ONLINE_USERS, now.minus(duration).atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant().toEpochMilli(), now.atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant().toEpochMilli()); } /** * 獲取所有在線過(guò)的用戶數(shù)量,不論時(shí)間 * @return */ public Long count() { return this.stringRedisTemplate.opsForZSet().zCard(ONLINE_USERS); } /** * 清除超過(guò)一定時(shí)間沒在線的用戶數(shù)據(jù) * @param duration * @return */ public Long clear(Duration duration) { return this.stringRedisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(ONLINE_USERS, 0, LocalDateTime.now().minus(duration).atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant().toEpochMilli()); } }
使用示例
@Resource private OnlineUserStatsService onlineUserStatsService; @Test public void test() { // ID為1的用戶發(fā)送了心跳包 boolean result = this.onlineUserStatsService.online(1); System.out.println("online=" + result); // 獲取5分鐘內(nèi),發(fā)送過(guò)心跳包的用戶數(shù)量,也就是在線用戶的數(shù)量 Long count = this.onlineUserStatsService.count(Duration.ofMinutes(5)); System.out.println("oneline count=" + count); // 獲取所有發(fā)送過(guò)心跳包的用戶數(shù)量 count = this.onlineUserStatsService.count(); System.out.println("all count=" + count); // 清除超過(guò)1天都沒發(fā)送過(guò)心跳包的用戶 Long clear = this.onlineUserStatsService.clear(Duration.ofDays(1)); System.out.println("clear=" + clear); }
內(nèi)存消耗分析
可以通過(guò) http://www.redis.cn/redis_memory/ 預(yù)算Redis的內(nèi)存消耗
我對(duì)Redis的內(nèi)存分配并不熟悉,只是按照自己的想法去填寫了一些數(shù)據(jù),所以我在這里理解的東西,可能是錯(cuò)誤的。但是我想這并不耽誤證明 - 在這種場(chǎng)景使用Zset對(duì)內(nèi)存消耗極低的事實(shí)
設(shè)想onlie_users需要存儲(chǔ)1億個(gè)用戶的狀態(tài)信息,每個(gè)元素score和member需要10個(gè)字節(jié)存儲(chǔ),那么一共大約需要20G內(nèi)存。20G的內(nèi)存對(duì)于現(xiàn)在的服務(wù)器來(lái)說(shuō),并不是大問(wèn)題。
最后
- 心跳協(xié)議不一定非要HTTP,如果客戶端支持的話UDP就很適合,可以節(jié)約一些系統(tǒng)開銷。
- zset的key,不一定非要用String,可以修改序列化方式,以固定的字節(jié)的形式存儲(chǔ)用戶ID,在用戶ID過(guò)大的時(shí)候,可以節(jié)約一些存儲(chǔ)空間。
String userId = "10010"; System.out.println(userId.getBytes().length); // 以字符串形式存儲(chǔ) => 需要5個(gè)字節(jié) byte[] bin = ByteBuffer.allocate(4).putInt(Integer.valueOf(userId)).array(); System.out.println(bin.length); // 序列化為字節(jié)形式存儲(chǔ) => 需要4個(gè)字節(jié) System.out.println(ByteBuffer.wrap(bin).getInt()); // 反序列化為ID => 10010
以上就是SpringBoot使用Redis的zset統(tǒng)計(jì)在線用戶信息的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于SpringBoot統(tǒng)計(jì)在線用戶信息的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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