SpringBoot+Redis Bitmap实现活跃用户统计
作者：myprince003
Redis的Bitmap数据结构是一种紧凑的位图,它可以用于实现各种场景,其中统计活跃用户是一种经典的业务场景,下面我们就来学习一下SpringBoot如何利用Redis中的Bitmap实现活跃用户统计吧
前言
Redis的Bitmap数据结构是一种紧凑的位图，它可以用于实现各种场景，其中统计活跃用户是一种经典的业务场景。
实现原理是，通过将每个用户表示为一个位，从而跟踪用户的活跃状态，使用位图记录用户每天是否登录，并计算月度或年度活跃用户数。
案例代码
以下是一个小例子，可以看到，使用SpringDataRedis，可以很轻松的实现BitMap的操作。
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.time.LocalDate;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.util.BitSet;
@Service
public class UserLoginService {
// 用户登录记录的键前缀
private static final String LOGIN_KEY_PREFIX = "login:";
// 月份格式化器
private static final DateTimeFormatter MONTH_FORMATTER = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMM");
// 年份格式化器
private static final DateTimeFormatter YEAR_FORMATTER = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy");
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
/**
* 记录用户登录
*
* @param userId 用户ID
*/
public void recordLogin(String userId) {
// 获取存储当天用户登录信息的键
String loginKey = getLoginKey();
// 计算位图偏移量，对应用户ID的哈希码
int bitOffset = getUserIdHashCode(userId);
// 将用户ID对应的位设置为1，表示用户登录
redisTemplate.opsForValue().setBit(loginKey, bitOffset, true);
}
/**
* 获取月度活跃用户统计数据
*
* @return 月度活跃用户统计数据
*/
public BitSet getMonthlyActiveUsers() {
// 获取存储月度活跃用户信息的键
String monthlyKey = getMonthlyKey();
// 从Redis中获取位图数据
return retrieveBitSet(monthlyKey);
}
/**
* 获取年度活跃用户统计数据
*
* @return 年度活跃用户统计数据
*/
public BitSet getYearlyActiveUsers() {
// 获取存储年度活跃用户信息的键
String yearlyKey = getYearlyKey();
// 从Redis中获取位图数据
return retrieveBitSet(yearlyKey);
}
/**
* 获取存储当天用户登录信息的键
*/
private String getLoginKey() {
LocalDate today = LocalDate.now();
String dateKey = today.format(DateTimeFormatter.ISO_DATE);
return LOGIN_KEY_PREFIX + dateKey;
}
/**
* 计算用户ID的哈希码，保证非负数并适应位图长度
*/
private int getUserIdHashCode(String userId) {
int hashCode = userId.hashCode();
// 1073741823是Redis位图最大支持长度(2^30-1)，可根据实际需求调整
return Math.abs(hashCode % 1073741823);
}
/**
* 获取存储月度活跃用户信息的键
*/
private String getMonthlyKey() {
LocalDate today = LocalDate.now();
String monthKey = today.format(MONTH_FORMATTER);
return LOGIN_KEY_PREFIX + "monthly:" + monthKey;
}
/**
* 获取存储年度活跃用户信息的键
*/
private String getYearlyKey() {
LocalDate today = LocalDate.now();
String yearKey = today.format(YEAR_FORMATTER);
return LOGIN_KEY_PREFIX + "yearly:" + yearKey;
}
/**
* 从Redis中获取位图数据
*/
private BitSet retrieveBitSet(String key) {
// 获取存储在Redis中的位图数据
byte[] bytes = (byte[]) redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (bytes != null) {
// 将字节数组转换为BitSet
return BitSet.valueOf(bytes);
} else {
// 若不存在，则返回空的BitSet
return new BitSet();
}
}
}其中有几个地方解释一下：
1、recordLogin方法用于记录用户登录情况。每天的登录情况被保存在以"login:日期"为键的位图中，用户的登录状态由位图中对应的位表示；
2、countMonthlyActiveUsers方法用于计算月度活跃用户数量。每个月的活跃用户数保存在以"login:monthly:年月"为键的位图中，通过Redis的bitCount方法统计位图中置为1的位数，即月度活跃用户数；
3、ountYearlyActiveUsers方法用于计算年度活跃用户数量，原理同上，只是统计的键变为"login:yearly:年份"；
4、getLoginKey、getUserIdHashCode、getMonthlyKey和getYearlyKey是辅助方法，负责生成对应的Redis键或计算用户ID的哈希码。
转换
上面的例子最终返回的是BitSet对象，通过这个对象我们经过转换后可以获取到许多经典的统计数据，这里列举一些经典常用的统计结果示例。
大家可以根据这里面列举的统计数据，针对上面的代码进行替换，得到自己想要的结果。
import java.util.BitSet;
// 获取月度活跃用户统计数据
BitSet monthlyActiveUsers = userLoginService.getMonthlyActiveUsers();
// 获取年度活跃用户统计数据
BitSet yearlyActiveUsers = userLoginService.getYearlyActiveUsers();
// 统计月度活跃用户数量
int monthlyActiveUserCount = monthlyActiveUsers.cardinality();
// 统计年度活跃用户数量
int yearlyActiveUserCount = yearlyActiveUsers.cardinality();
// 判断某个用户是否为月度活跃用户
String userId = "user123";
boolean isMonthlyActiveUser = monthlyActiveUsers.get(userLoginService.getUserIdHashCode(userId));
// 判断某个用户是否为年度活跃用户
boolean isYearlyActiveUser = yearlyActiveUsers.get(userLoginService.getUserIdHashCode(userId));
// 输出统计结果
System.out.println("月度活跃用户数量: " + monthlyActiveUserCount);
System.out.println("年度活跃用户数量: " + yearlyActiveUserCount);
System.out.println("用户user123是否为月度活跃用户: " + isMonthlyActiveUser);
System.out.println("用户user123是否为年度活跃用户: " + isYearlyActiveUser);
总结
Redis的Bitmap数据结构非常灵活，可以根据具体需求实现各种位操作，但平时在项目中很多人没有机会使用到，这个案例非常简单，希望能让大家对此有个认识，未来用到了不会感到陌生。
以上就是SpringBoot+Redis Bitmap实现活跃用户统计的详细内容，更多关于SpringBoot Redis Bitmap用户统计的资料请关注脚本之家其它相关文章！