먼저 시나리오를 살펴보겠습니다. 웹사이트는 일주일 이내에 지속적으로 로그인한 사용자와 한 달 이내에 로그인한 사용자를 계산해야 합니다.
Mysql과 같은 기존 데이터베이스를 사용하여 구현하면 달성하기 어려울 것입니다. 하지만 Redis를 사용하면 매우 간단합니다. Redis의 컬렉션 유형과 비트맵 유형을 쉽게 구현할 수 있습니다. 오늘은 비트맵을 사용하여 활성 사용자 계산 기능을 구현하는 방법에 대해 주로 이야기하겠습니다.
Bitmaps
컴퓨터 시스템에서 정보의 가장 작은 단위는 바이트이고, 1바이트는 8비트와 같고, 각 비트는 0 또는 1만 될 수 있습니다(컴퓨터는 이 두 숫자만 인식합니다). 비트맵을 사용하면 비트를 직접 조작할 수 있습니다.
Bigmaps는 배열로 간주될 수 있습니다. 배열의 각 비트는 0 또는 1일 수 있습니다. 여기서 배열의 첨자는 오프셋으로 간주됩니다.
비트맵과 관련된 몇 가지 명령어를 소개하겠습니다.
setbit
setbit 키 오프셋 값: 해당 비트에 값을 설정합니다.
예를 들어 오늘은 사용자 3, 8, 23이 있습니다. , 32가 웹사이트를 방문한 후
setbit user:view:2020-5-17 3 1 setbit user:view:2020-5-17 8 1 setbit user:view:2020-5-17 23 1 setbit user:view:2020-5-17 32 1
개발 팁: 많은 애플리케이션 ID는 1부터 시작하지 않지만 1001, 10001과 같이 지정된 숫자로 시작하는 경우도 많습니다. 이를 위해 공간 낭비를 방지하기 위해 설정 시 초기 값을 먼저 빼면 됩니다
getbit
getbit 키 오프셋 지정된 비트의 값을 가져옵니다
사용자 수를 알고 싶다면 8 and 45 today 8번 사용자가 로그인했는지 여부에 관계없이
127.0.0.1:6379> getbit user:view:2020-5-17 8 (integer) 1 127.0.0.1:6379> getbit user:view:2020-5-17 45 (integer) 0
에서는 8번 사용자가 오늘 로그인했지만 45번 사용자는 오늘 로그인하지 않았음을 알 수 있습니다.
bitcount
bitcount key [start] [end] 1
지정된 범위의 숫자를 가져옵니다. 오늘 로그인한 사용자 수를 알고 싶습니다. 그런 다음
127.0.0.1:6379> bitcount user:view:2020-5-17 (integer) 4
Bitmaps 작업
bitop op destkey key [key ...]
bitop 명령은 여러 비트맵의 교차(and), 합집합(or), 비(not), 배타적 또는(xor)를 수행할 수 있으며 작업 결과 destkey에 저장됩니다.
3일 연속 로그인한 사용자 수, 즉 5월 17일, 18일, 19일에 로그인한 사용자 수를 알고 싶다면.
지난 3일 동안의 로그인 상황은 다음과 같습니다.
5월 17일 3, 8, 23, 32번 로그인
3, 23, 43, 54번 사용자가 5월 18일 로그인
5월 19일 3, 5, 23, 32, 56, 78에 로그인한 사용자
127.0.0.1:6379> bitop and three:and user:view:2020-5-17 user:view:2020-5-18 user:view:2020-5-19 127.0.0.1:6379> bitcount three:and (integer) 2
이 3일 동안 얼마나 많은 사용자가 로그인했는지 알고 싶다면.
127.0.0.1:6379> bitop or three:or user:view:2020-5-17 user:view:2020-5-18 user:view:2020-5-19 (integer) 10 127.0.0.1:6379> bitcount three:or (integer) 9
보시다시피 지난 3일 동안 총 9명의 사용자가 로그인했습니다.
실전 전투
위의 지식에 대해 이야기하면 원하는 요구 사항을 완료할 수 있습니다. 일주일 이내에 지속적으로 로그인한 사용자와 한 달 이내에 로그인한 사용자를 계산해야 합니다.
먼저 30일 이내에 사용자 로그인 상황을 시뮬레이션합니다.
for ($i = 0; $i < 20000; $i++) { $userId = mt_rand(1, 10000); $date = time() - 86400 * mt_rand(0, 30); $key = 'userlogin_'.date('Ymd', $date); $redis->setBit($key, $userId, 1); }
일주일 이내에 로그인한 사용자를 가져옵니다. 물론 한꺼번에 가져오지는 않지만 페이징하려고 합니다. 의사 코드는 다음과 같습니다:
for ($i = 1; $i <= 7; $i ++) { $key = "userlogin_".date('Ymd', time() - (86400*$i)); if ($i == 1) { $redis->bitOp('and', 'week_logined', $key); } else { $redis->bitOp('and', 'week_logined', 'week_logined', $key); } } // 获取前50个用户 $userIds = []; for ($i=1; $i<=10000; $i++) { $ret = $redis->getBit('week_logined', $i); $ret && $userIds[] = $i; if (count($userIds) >=50) break; }
여기서 주의할 점이 있는데, 이는 또한 처음으로 bitop 중에 week_logined가 존재하지 않기 때문에 실수하기 쉽습니다. 그러나 작업을 수행하는 데 필요한 키는 단 하나뿐입니다. 두 번째부터 시작할 때 작업을 수행하는 키는 2개입니다.
한 달 이내에 로그인한 사용자를 확보하기 위해, and를 or로 변경하는 것을 제외하고는 기본적으로 위와 동일합니다
for ($i = 1; $i <= 3; $i ++) { $key = "userlogin_".date('Ymd', time() - (86400*$i)); $redis->bitOp('or', 'month_loginOnce', 'month_loginOnce', $key); } // 获取一个月内登陆过的用户 $userIds = []; for ($i=1; $i<=10000; $i++) { $ret = $redis->getBit('month_loginOnce', $i); $ret && $userIds[] = $i; }
or 및 and를 하는 것에는 약간의 차이가 있음을 알 수 있습니다. 또는 처음으로 판단할 필요가 없습니다. 그 이유는 다들 이해하실 겁니다.
위 내용은 Redis 비트맵을 사용하여 활성 사용자 수 계산의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Redis는 데이터를 캐싱하여 분산 잠금 및 데이터 지속성을 구현하여 응용 프로그램 성능 및 확장 성을 향상시킵니다. 1) 캐시 데이터 : Redis를 사용하여 데이터 액세스 속도를 향상시키기 위해 자주 액세스하는 데이터를 캐시합니다. 2) 분산 잠금 : Redis를 사용하여 분산 된 잠금 장치를 구현하여 분산 환경에서 작동의 보안을 보장합니다. 3) 데이터 지속성 : 데이터 손실을 방지하기위한 RDB 및 AOF 메커니즘을 통한 데이터 보안을 보장합니다.

Redis의 데이터 모델 및 구조에는 5 가지 주요 유형이 포함됩니다. 1. 문자열 : 텍스트 또는 이진 데이터를 저장하는 데 사용되며 원자 연산을 지원합니다. 2. 목록 : 정렬 된 요소 컬렉션, 대기열 및 스택에 적합합니다. 세트 : 세트 작동을 지원하는 비 순차 고유 요소 세트. 4. 순서 세트 (SortedSet) : 순위에 적합한 점수가있는 고유 한 요소 세트. 5. 해시 테이블 (HASH) : 객체를 저장하는 데 적합한 키 값 쌍 모음.

Redis의 데이터베이스 방법에는 메모리 인 데이터베이스 및 키 값 저장소가 포함됩니다. 1) Redis는 메모리에 데이터를 저장하고 빠르게 읽고 쓰고 있습니다. 2) 키 값 쌍을 사용하여 데이터를 저장하고 캐시 및 NOSQL 데이터베이스에 적합한 목록, 컬렉션, 해시 테이블 및 주문 컬렉션과 같은 복잡한 데이터 구조를 지원합니다.

Redis는 빠른 성능, 풍부한 데이터 구조, 고 가용성 및 확장 성, 지속성 기능 및 광범위한 생태계 지원을 제공하기 때문에 강력한 데이터베이스 솔루션입니다. 1) 매우 빠른 성능 : Redis의 데이터는 메모리에 저장되며 동시성이 높고 대기 시간이 낮은 응용 프로그램에 적합한 빠른 읽기 및 쓰기 속도를 가지고 있습니다. 2) 풍부한 데이터 구조 : 다양한 시나리오에 적합한 목록, 컬렉션 등과 같은 여러 데이터 유형을 지원합니다. 3) 고 가용성 및 확장 성 : 마스터 슬레이브 복제 및 클러스터 모드를 지원하여 고 가용성 및 수평 확장 성을 달성합니다. 4) 지속성 및 데이터 보안 : 데이터 지속성은 RDB 및 AOF를 통해 달성되어 데이터 무결성 및 신뢰성을 보장합니다. 5) 광범위한 생태계 및 지역 사회 지원 : 거대한 생태계와 활동적인 커뮤니티,

Redis의 주요 기능에는 속도, 유연성 및 풍부한 데이터 구조 지원이 포함됩니다. 1) 속도 : Redis는 메모리 내 데이터베이스이며, 읽기 및 쓰기 작업은 거의 순간적이며 캐시 및 세션 관리에 적합합니다. 2) 유연성 : 복잡한 데이터 처리에 적합한 문자열, 목록, 컬렉션 등과 같은 여러 데이터 구조를 지원합니다. 3) 데이터 구조 지원 : 다양한 비즈니스 요구에 적합한 문자열, 목록, 컬렉션, 해시 테이블 등을 제공합니다.

Redis의 핵심 기능은 고성능 인 메모리 데이터 저장 및 처리 시스템입니다. 1) 고속 데이터 액세스 : Redis는 메모리에 데이터를 저장하고 마이크로 초 수준 읽기 및 쓰기 속도를 제공합니다. 2) 풍부한 데이터 구조 : 문자열, 목록, 컬렉션 등을 지원하며 다양한 응용 프로그램 시나리오에 적응합니다. 3) 지속성 : RDB 및 AOF를 통해 디스크에 데이터를 지속하십시오. 4) 구독 게시 : 메시지 대기열 또는 실시간 통신 시스템에서 사용할 수 있습니다.

Redis는 다음을 포함하여 다양한 데이터 구조를 지원합니다. 1. String, 단일 값 데이터 저장에 적합합니다. 2. 큐 및 스택에 적합한 목록; 3. 비면성 데이터 저장에 사용되는 세트; 4. 순서, 순위 목록 및 우선 순위 대기열에 적합한 순서 세트; 5. 해시 테이블, 객체 또는 구조화 된 데이터를 저장하는 데 적합합니다.

Redis Counter는 Redis Key-Value Pair 스토리지를 사용하여 다음 단계를 포함하여 계산 작업을 구현하는 메커니즘입니다. 카운터 키 생성, 카운트 증가, 카운트 감소, 카운트 재설정 및 카운트 얻기. Redis 카운터의 장점에는 빠른 속도, 높은 동시성, 내구성 및 단순성 및 사용 편의성이 포함됩니다. 사용자 액세스 계산, 실시간 메트릭 추적, 게임 점수 및 순위 및 주문 처리 계산과 같은 시나리오에서 사용할 수 있습니다.


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