온라인 인원 계수 비즈니스는 웹 개발 시 디자인해야 하는 비즈니스 로직입니다. 이 기사에서는 각 솔루션의 장단점을 분석하기 위한 여러 디자인 솔루션을 제공합니다.
주문 세트 사용
이 솔루션은 저장할 수 있습니다. 온라인 사용자와 사용자 온라인 시간을 동시에 처리할 수 있으며 많은 집계 계산을 수행할 수 있지만 소비되는 메모리도 매우 상당합니다.
세트 사용
이 솔루션은 온라인 사용자를 저장할 수 있으며 특정 집계 계산도 수행할 수 있습니다. 그러나 사용자 수가 증가하면 메모리 소모가 늘어납니다. 도 늘어나고 있습니다
hyperloglog를 사용하여
이 솔루션은 온라인 사용자 수를 계산해도 12k의 메모리를 소비하지만 온라인 사용자에 대한 통계 정보만 제공할 수 있으며 정확한 온라인 사용자 목록을 얻을 수 없습니다
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비트맵 사용
이 솔루션이 더 좋습니다. 메모리 공간을 최대한 절약하면서 온라인 사용자의 상태를 기록할 수 있으며, 특정 집계 작업도 수행할 수 있습니다.
실제 예를 들어 설명하겠습니다. 먼저 매일 10W~30W를 사용하는 소수의 사용자와 100W 사용자 그룹을 구성하여 다음 구성표를 설명합니다.
계획 1: 질서정연한 컬렉션 사용
$start_time = mktime(0, 0, 0, 9, 5); //monday for ($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), $user_id); } }좋아, 적어서 어떤 정보를 얻을 수 있는지 살펴보겠습니다. count
//note: 统计每天的在线总人数 for ($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($redis->zrangebyscore('000|online_users_day_5', mktime(13, 0, 0, 9, 10), mktime(14, 0, 0, 9, 10), array('withscores' => TRUE)));이 외에도 오전, 정오, 오후, 저녁 및 기타 시간대에 사용자의 온라인 상태를 계산할 수 있으며 그 외에도 많은 것들이 있습니다. , 오른쪽? 단지 메모리 공간을 많이 소모한다는 것뿐입니다[권장 사항:
PHP 비디오 튜토리얼
] 아니면 먼저 사용자로 온라인에 데이터를 기록하세요://note set 一般聚合 for ($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, $user_id); } }알겠습니다. 어떤 정보를 수집할 수 있는지 살펴볼까요?
//note 判断某个用户是否在线 var_dump($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");꽤 좋지 않나요? 걱정하지 마세요. 옵션 3: hyperloglgo를 사용하세요
먼저 온라인으로 데이터를 기록해 볼까요? 사용자용:
// 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]); } }
이 솔루션으로 어떤 종류의 서비스를 얻을 수 있는지 살펴보겠습니다.
$count = 0; for ($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($redis->pfcount('002|online_users_day_both_3'));
너무 적습니다. 예, 이 솔루션은 특정 기간 동안 온라인에 있는 총 사용자 수만 계산할 수 있습니다. 하지만 온라인 사용자 목록에 대해서는 아무 것도 할 수 없습니다. 하지만 통계 데이터 요구 사항이 많지 않으면 이 솔루션을 고려할 수 있습니다.
옵션 4: 비트맵 사용저자는 실제로 이 옵션을 좋아합니다. 메모리 공간을 많이 소모하지 않지만 통계 정보가 꽤 많습니다. 먼저 데이터를 생성해 보겠습니다. 다음으로
//note bitmap 综合前面3个的优缺点 for ($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); } }
를 만족시키는 통계를 살펴보는 것은 어떨까요? 컬렉션을 셀 수 있다면 이 사람도 셀 수 있을까요? 그리고 콘텐츠 소비도 적습니다.
실제로 각 솔루션에는 고유한 장점이 있습니다. 비즈니스 통계에 따르면 해당 솔루션을 선택하여 구현하면 메모리 활용도가 더 합리적이 됩니다
위 내용은 PHP+REDIS 실습: 온라인 사용자 수 계산을 위한 여러 솔루션 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP는 현대화 프로세스에서 많은 웹 사이트 및 응용 프로그램을 지원하고 프레임 워크를 통해 개발 요구에 적응하기 때문에 여전히 중요합니다. 1.PHP7은 성능을 향상시키고 새로운 기능을 소개합니다. 2. Laravel, Symfony 및 Codeigniter와 같은 현대 프레임 워크는 개발을 단순화하고 코드 품질을 향상시킵니다. 3. 성능 최적화 및 모범 사례는 응용 프로그램 효율성을 더욱 향상시킵니다.

phphassignificallyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit

PHP 유형은 코드 품질과 가독성을 향상시키기위한 프롬프트입니다. 1) 스칼라 유형 팁 : PHP7.0이므로 int, float 등과 같은 기능 매개 변수에 기본 데이터 유형을 지정할 수 있습니다. 2) 반환 유형 프롬프트 : 기능 반환 값 유형의 일관성을 확인하십시오. 3) Union 유형 프롬프트 : PHP8.0이므로 기능 매개 변수 또는 반환 값에 여러 유형을 지정할 수 있습니다. 4) Nullable 유형 프롬프트 : NULL 값을 포함하고 널 값을 반환 할 수있는 기능을 포함 할 수 있습니다.

PHP에서는 클론 키워드를 사용하여 객체 사본을 만들고 \ _ \ _ Clone Magic 메소드를 통해 클로닝 동작을 사용자 정의하십시오. 1. 복제 키워드를 사용하여 얕은 사본을 만들어 객체의 속성을 복제하지만 객체의 속성은 아닙니다. 2. \ _ \ _ 클론 방법은 얕은 복사 문제를 피하기 위해 중첩 된 물체를 깊이 복사 할 수 있습니다. 3. 복제의 순환 참조 및 성능 문제를 피하고 클로닝 작업을 최적화하여 효율성을 향상시키기 위해주의를 기울이십시오.

PHP는 웹 개발 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 Python은 데이터 과학, 기계 학습 및 자동화 스크립트에 적합합니다. 1.PHP는 빠르고 확장 가능한 웹 사이트 및 응용 프로그램을 구축하는 데 잘 작동하며 WordPress와 같은 CMS에서 일반적으로 사용됩니다. 2. Python은 Numpy 및 Tensorflow와 같은 풍부한 라이브러리를 통해 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 뛰어난 공연을했습니다.


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