11. 亿级访问量数据处理

11.1 场景表述

手机APP用户登录信息，一天用户登录ID或设备ID
电商或者美团平台，一个商品对应的评论
文章对应的评论
APP上有打卡信息
网站上访问量统计
统计新增用户第二天还留存
商品评论的排序
月活统计
统计独立访客(Unique Vistitor UV)量

11.2 集合的统计模式

四种统计模式：聚合统计、排序统计、二值状态统计、基数统计

11.2.1 聚合统计

多个集合的交集、差集、并集
set集合，来存储所有登录系统的用户 user:id
set集合，来存储当日新增用户信息 user:id :20211222
假设系统是2021年12月22日上线，统计当天用户
sadd user:id :20211222 1001 1002 1003 1004 1005
统计总用户量
sunionstore user:id user:id user:id :20211222
第2天12月23日上线用户
sadd user:id :20211223 1001 1003 1006 1007
统计当日新增用户
sdiffstore user:new user:id :20211223 user:id
统计第一天登录，第二天还在的用户
sinterstore user:save user:id :20211222 user:id :20211223
统计第一天登录，第二天流失的用户
sdiffstore user:rem user:id : 20211222 user:id :20211223

11.2.2排序统计

List、Set 、Hash 、ZSet四种集合中，List和Zset是属于有序的集合
一种使用List，通过lpush加入
一种使用Zset，按分数权重处理

11.2.3 二值状态统计

统计疫苗接种人数(没有接种0 接种1)、打卡(没有打卡0 打卡1)、签到。
bit位 1byte=8bit
redis提供一种扩展数据类型 bitmap。

常用命令
- setbit
- getbit
- bitcount

统计一下，2023年1月前10天上班打卡情况 0为未打卡，1为打卡

setbit user:sign:202301 1
setbit user:sign:202301 1 0
setbit user:sign:202301 2 1
setbit user:sign:202301 3 0
...
setbit user:sign:202301 8 1
setbit user:sign:202301 9 0

getbit user:sign:202301 1 //0 获取第二天是否打卡
bitcount user:sign:202301 //5 获取打卡成功的天数
bitcount user:sign:202301 0 1 // 后面可以跟两个参数 统计从第0个字节开始，到第1个字节结束的数据 第二个数据为-1时表示统计所有数据

bitmap表示的是字节位置存储的对应的数据
其保存过程为：
在这里插入图片描述
使用它进行统计大数据时极度节省内存

存储1亿用户一天信息约使用12m的内存
但使用字符串保存时，1亿用户大概使用800M内存

假如有一个场景是需要3天当中都签到的用户，就是对bitmap进行与运算
bitop and signmap user:sign:1201 user:sign:1202 user:sign:1203
使用以上命令把三天同时登录的用户都存入到signmap数组当中
在这里插入图片描述

11.2.4 基数统计

统计一个集合中不重复的元素个数，例如统计网页的UV

第一种，使用set或者hash来完成统计
- sadd page1:uv u1001 u1002 u1003
- scard page1:uv

存在的问题：如果数据量非常大，且页面多，访问人数非常多，造成内存紧张

第二种，Redis提供了HyperLogLog（hll）
- HyperLogLog是用于统计基数的一种数据集合类型。优点在于当集合元素非常多，使用hll所需要的空间是固定且很小，使用12kb内存，可以存储2^64个元素的基数。缺点在于统计规则是基于概率完成的。会有0.81%左右的误差。如果统计1000万次，实际上可以是1100万或900万人。
命令
- pfadd page1:uv u1001 u1002 u1003 添加数据
- pfcount page1:uv 统计数据
- pfadd page2:uv u1001 u1004 添加数据
- pfmerge page:uv page1:uv page2:uv 合并数据
- pfcount page:uv 统计数据

11.2.5小结

数据类型	聚合统计	排序统计	二值状态统计	基数统计
set	支持差集、交集、并集	不支持	不支持	支持精确统计，数据量大时占用内存较大
zset	支持差集、交集、并集	支持	不支持	支持精确统计，数据量大时占用内存较大
hash	不支持	不支持	不支持	支持精确统计，数据量大时占用内存较大
list	不支持	支持	不支持	不支持
bitmap	与、或、异或运算	不支持	支持	支持精确统计，数据量大时占用内存较大
hyperloglog	不支持	不支持	不支持	支持，采用概率算法，大数据量时，节省内存，但不精确