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Spring之借助Redis设计访问计数器之扩展篇

Spring之借助Redis设计访问计数器之扩展篇

之前写了一篇博文,简单的介绍了下如何利用Redis配合Spring搭建一个web的访问计数器,之前的内容比较初级,现在考虑对其进行扩展,新增访问者记录

  • 记录当前站点的总访问人数(根据Ip或则设备号)
  • 记录当前访问者在总访问人数中的排名
  • 记录每个子页面的访问计数,记录站点的总访问计数

推荐博文:

  • 180626-Spring之借助Redis设计一个简单访问计数器
  • 180611-Spring之RedisTemplate配置与使用

I. 数据结构设计

首先根据上面的几个数据维度进行划分,首先每个站点有自己独立的数据结构,其中访问者记录和每个页面对应的访问计数,肯定是不一样的,下面分别进行说明

1. 访问记录

要求记录每个访问者的IP或者设备号,以此来计算总得访问人数,以及当前的访问者在总得访问人数中的位置

List数据结构是否可行?

  • 每次新来一个访问者,需要与所有的访问者进行对比,判断是否是新的访问者,是则插入列表;不是则查出其对应的位置

如果对redis的数据结构有一点了解,会直到有一个ZSet(有序的集合)正好适合这种场景

  • 确保不会插入重复的数据,每个数据对应的score就是该访问者的首次访问排序

具体的结构类似

-- ip (score)
127.0.0.1   (1)
127.0.0.2   (2)
127.0.0.3   (3)
...
复制代码

2. url计数

依然沿用之前的Hash数据结构,每个应用申请一个APPKEY,作为hash结构的Key,然后field则为具体的请求域名

具体的结构类似

appKey: // appKey
  blog.hhui.top: 1314  // 站点对应的总访问数
  blog.hhui.top/index: 1303 // 具体的页面对应的访问数
  blog.hhui.top/about: 11 // 具体的页面对应的访问数
appKey:
  blog.hhui.top: 1314
  blog.hhui.top/index: 1303
  blog.hhui.top/about: 11
复制代码

II. 实现

具体的实现其实没有什么特别需要注意的地方,简单说一下几个关键点,一个是Redis的Hash和Zset两个数据结构的访问修改方法;一个则是如何获取访问者的IP

1. 获取客户端IP

在Spring中如何获取客户端IP呢?因为我个人的服务器是走的Nginx进行反向代理,所以需要在Nginx层添加一行配置,避免将客户端IP吃掉了

在nginx.con的配置中,转发的地方添加下面的一行

location / {
    proxy_set_header X-real-ip  $remote_addr;
}
复制代码

然后就可以在代码层,通过解析HttpServletRequest参数,获取真实IP,这段代码网上比较多,直接拿来使用(我这里是放在了一个Filter层,在这里获取服务端关心的一些参数,供整个请求链路使用)

获取客户端IP方法

/**
 * 获取Ip地址
 * @param request
 * @return
 */
private static String getIpAdrress(HttpServletRequest request) {
    String Xip = request.getHeader("X-Real-IP");
    String XFor = request.getHeader("X-Forwarded-For");
    if(StringUtils.isNotEmpty(XFor) && !"unKnown".equalsIgnoreCase(XFor)){
        //多次反向代理后会有多个ip值,第一个ip才是真实ip
        int index = XFor.indexOf(",");
        if(index != -1){
            return XFor.substring(0,index);
        }else{
            return XFor;
        }
    }
    XFor = Xip;
    if(StringUtils.isNotEmpty(XFor) && !"unKnown".equalsIgnoreCase(XFor)){
        return XFor;
    }
    if (StringUtils.isBlank(XFor) || "unknown".equalsIgnoreCase(XFor)) {
        XFor = request.getHeader("Proxy-Client-IP");
    }
    if (StringUtils.isBlank(XFor) || "unknown".equalsIgnoreCase(XFor)) {
        XFor = request.getHeader("WL-Proxy-Client-IP");
    }
    if (StringUtils.isBlank(XFor) || "unknown".equalsIgnoreCase(XFor)) {
        XFor = request.getHeader("HTTP_CLIENT_IP");
    }
    if (StringUtils.isBlank(XFor) || "unknown".equalsIgnoreCase(XFor)) {
        XFor = request.getHeader("HTTP_X_FORWARDED_FOR");
    }
    if (StringUtils.isBlank(XFor) || "unknown".equalsIgnoreCase(XFor)) {
        XFor = request.getRemoteAddr();
    }
    return XFor;
}
复制代码

2. Redis操作

接下来就是redis数据结果的操作了,关于Spring中如何配置和简单使用RedisTemplate可以参考 《180611-Spring之RedisTemplate配置与使用》

下面简单贴一下核心的Redis操作代码, 关于Hash的访问就没啥好说的,参考上一篇博文即可

/**
 * 获取redis中指定value的score
 *
 * @param key   唯一key
 * @param value 存在redis中的实际值(计数组件中value即为客户端IP)
 * @return
 */
public static Long zScore(String key, String value) {
    return template.execute((RedisCallback<Long>) con -> {
        Double ans = con.zScore(toBytes(key), toBytes(value));
        return ans == null ? 0 : ans.longValue();
    });
}

/**
 * 表示新增一条记录
 *
 * @param key
 * @param value 对应客户端ip
 * @param score 对应客户端访问的排名
 * @return 当set中没有记录时,返回true;否则返回false
 */
public static Boolean zAdd(String key, String value, long score) {
    return template.execute((RedisCallback<Boolean>) con -> con.zAdd(toBytes(key), score, toBytes(value)));
}

/**
 * 获取zset中最大的score,即在计数组件中,这个值就是总得访问人数
 * @param key
 * @return
 */
public static Long zMaxScore(String key) {
    return template.execute((RedisCallback<Long>) con -> {
        Set<RedisZSetCommands.Tuple> set = con.zRangeWithScores(toBytes(key), -1, -1);
        if (CollectionUtils.isEmpty(set)) {
            return 0L;
        }

        Double score = set.stream().findFirst().get().getScore();
        return score.longValue();
    });
}
复制代码

主要的redis操作是上面三个方法,那么怎么调用的呢?直接看下面的逻辑即可,比较清晰

  • 获取站点的总访问人数
  • 尝试获取访问者的排名
  • 如果没有获取到排名,表示首次访问,则需要新插入一条记录
  • 获取到排名,则直接返回
public CountDTO visit(String appKey, String url) {
    String visitKey = visitKey(appKey);

    // 首先是获取站点的总访问人数
    long visitTotalNum = QuickRedisClient.zMaxScore(visitKey);
    // 获取访问者在总访问人数中的排名,如果为0,表示该用户没有访问过
    long visitIndex = QuickRedisClient.zScore(visitKey, ReqInfoContext.getReqInfo().getClientIp());
    if (visitIndex == 0) {
        // 不存在(即用户没有访问过),则需要添加一条访问记录
        visitTotalNum += 1;
        visitIndex = visitTotalNum;
        QuickRedisClient.zAdd(visitKey, ReqInfoContext.getReqInfo().getClientIp(), visitIndex);
    }
    
    // 构建DO对象
}
复制代码

看到上面这一段逻辑的实现,如果一点疑问都没有,那我不得不怀疑是否真的看了这篇博文了,或者说就是单纯的看了而已,却没有一点的收货

重点说明,上面的实现有 并发问题、并发问题、并发问题 ,重要的事情说三遍,至于为什么以及该如何解决,欢迎讨论

一个实际使用这个计数器的case,就是个人的博客网站了,欢迎点击查看:

  • 小灰灰blog:blog.hhui.top/
  • 小灰灰blog: liuyueyi.github.io/hexblog/
Spring之借助Redis设计访问计数器之扩展篇

III. 其他

0. 相关博文

  • 180626-Spring之借助Redis设计一个简单访问计数器
  • 180611-Spring之RedisTemplate配置与使用
  • Redis实现分布式锁相关注意事项

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