190513-SpringBoot系列教程应用篇之借助Redis搭建一个简单站点统计服务
判断一个网站值不值钱的一个重要标准就是看pv/uv，那么你知道pv,uv是怎么统计的么？当然现在有第三方做的比较完善的可以直接使用，但如果让我们自己来实现这么一个功能，应该怎么做呢？
本篇内容较长，源码如右 :arrow_right: https://github.com/liuyueyi/spring-boot-demo/tree/master/spring-case/124-redis-sitecount
I. 背景及需求
为了看看我的博客是不是我一个人的单机游戏，所以就想着统计一下总的访问量，每日的访问人数，哪些博文又是大家感兴趣的，点击得多的；
因此就萌发了自己撸一个pv/uv统计的服务，当然我这个也不需要特别完善高大上，能满足我自己的基本需要就可以了
- 希望统计站点(域名）总访问次数
- 希望统计站点总的访问人数，当前访问者在访问人数中的排名（即这个ip是所有访问ip中的第多少位访问的这个站点）
- 每个子页面都有访问次数，访问总人数，当前ip访问的排名统计
- 同一个ip，同一天内访问同一个子页面，pv次数只加1次；隔天之后，再次访问pv+1
II. 方案设计
前面的背景和需求，可以说大致说明了我们要做个什么东西，以及需要注意哪些事项，再进行方案设计的过程中，则需要对需求进行详细拆解
1. 术语说明
前面提到了pv,uv，在我们的实际实现中，会发现这个服务中对于pv,uv的定义和标准定义并不是完全一致的，下面进行说明
a. pv
page viste , 每个页面的访问次数，在本服务中，我们的pv指的是总量，即从开始接入时，到现在总的访问次数
但是这里有个限制： 一个合法的ip，一天之内pv统计次数只能+1次
- 根据ip进行区分，因此需要获取访问者ip
- 同一天内，这个ip访问相同的URI，只能算一次有效pv；第二天之后，再次访问，则可以再算一次有效pv
b. hot
前面的pv针对ip进行了限制，一个ip同一天的访问，只能计算一次，大部分情况下这种统计并没有什么问题，但是如果一个文章写得特别有参考意义，导致有人重复的看，仔细的看，换着花样的刷新看，这个时候统计下总的访问次数是不是也挺好的
因此在这个服务中，引入了hot（热度）的概念，对于一个uri而言，只要一次点击，hot+1
c. uv
unique visitor , 这个就是统计URI的访问ip数
2. 流程图
通过前面三个术语的定义，我们的操作流程就相对清晰了，我们的服务接收一个IP和URI，然后操作对应的pv,uv,hot并返回
- 首先判断这个ip是否为第一次访问这个URI
- 是，则pv+1, uv+1, hot+1
- 否，表示之前访问过，uv就不能变了
- 判断是否今天第一次访问
- 是，今天访问过，那么pv不变，hot+1
- 否，之前访问过，今天没有，pv可以+1， hot+1
对应的流程图如下
3. 数据结构
流程清晰之后，接下来就需要看下pv,uv,hot三个数据怎么存了
a. pv
pv保存的就是访问次数，与ip无关，所以kv存储就可以满足我们的需求了，这里的key为uri，value则保存pv的值
b. hot
hot和pv类似，同样用kv可以满足要求
c. uv
uv这里有两个数据，一个是uv总数，要给是这个ip的访问排名，redis中有个zset数据结构正好就可以做这个
zset数据结构中，我们定义value为ip，score为ip的排名，那么uv就是最大的score了
d. 结构图
4. 方案设计
流程清晰，结构设计出来之后，就可以进入具体的方案设计环节了，在这个环节中，我们引入一个app的维度，这样我们的服务就可以通用了；
每个使用者都申请一个app，那么这个使用者的请求的所有站点统计数据，都关联到这个app上，这样也有利于后续统计了
a. 接口API
引入了app之后，结合前面的两个参数ip + URI，我们的请求参数就清晰了
@Data
public class VisitReqDTO {
/**
* 应用区分
*/
private String app;
/**
* 访问者ip
*/
private String ip;
/**
* 访问的URI
*/
private String uri;
}
然后我们返回的数据，pv + uv + rank + hot，所以返回的基础VO如下
/**
* Created by @author yihui in 16:19 19/5/12.
*/
@Data
@AllArgsConstructor
public class VisitVO implements Serializable {
/**
* pv，与传统的有点区别，这里表示这个url的总访问次数；每个ip，一天次数只+1
*/
private Long pv;
/**
* uv 页面总的ip访问数
*/
private Long uv;
/**
* 当前ip，第一次访问本url的排名
*/
private Long rank;
/**
* 热度，每次访问计数都+1
*/
private Long hot;
public VisitVO() {
}
public VisitVO(VisitVO visitVO) {
this.pv = visitVO.pv;
this.uv = visitVO.uv;
this.rank = visitVO.rank;
this.hot = visitVO.hot;
}
}
此外需要注意一点的是，发起一个子页面的请求时，这个时候我们基于域名的站点总数统计也应该被触发（简单来说，访问 http://spring.hhui.top/spring-blog/ 时，不仅这个uri的统计需要更新， spring.hhui.top 这个域名的pv,uv,hot也需要随之统计）
因此我们最终的返回对象应该是
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class SiteVisitDTO {
/**
* 站点访问统计
*/
private VisitVO siteVO;
/**
* 页面访问统计
*/
private VisitVO uriVO;
}
有输出，又返回，那么访问api就简单了
SiteVisitDTO visit(VisitReqDTO reqDTO);
b. hot相关api
hot数据结构为hash，每次请求过来，都是次数+1，因此直接使用redis的 hIncrBy ，实现计数+1，并返回最终的计数
"hot_cnt_" + app
/**
* 应用的热度统计计数
*
* @param app
* @return
*/
private String buildHotKey(String app) {
return "hot_cnt_" + app;
}
/**
* 热度，每访问一次，计数都+1
*
* @param key
* @param uri
* @return
*/
public Long addHot(String key, String uri);
c. pv相关api
pv与hot不一样的是并不是每次都需要计数+1，所以它需要有一个查询pv的接口，和一个计数+1的接口
"site_cnt_" + app
/**
* 应用的pv统计计数
*
* @param app
* @return
*/
private String buildPvKey(String app) {
return "site_cnt_" + app;
}
/**
* 获取pv
*
* pv存储结果为hash，一个应用一个key; field 为uri； value为pv
*
* @return null表示首次有人访问；这个时候需要+1
*/
public Long getPv(String key, String uri);
/**
* pv 次数+1
*
* @param key
* @param uri
*/
public void addPv(String key, String uri)
d. uv相关api
前面说到uv采用的是zset数据结构，其中ip作为value，排名作为score；所以uv就是最大的score
- key: 根据app和uri来确定uv的key
- value: 存储访问者ip（ipv4格式的）
- score: 排名，整型
因为uv需要返回两个结构，所以我们的返回需要注意
/**
* app+uri 对应的uv
*
* @param app
* @param uri
* @return
*/
private String buildUvKey(String app, String uri) {
return "uri_rank_" + app + "_" + uri;
}
/**
* 获取uri对应的uv，以及当前访问ip的历史访问排名
* 使用zset来存储，key为uri唯一标识；value为ip；score为访问的排名
*
* @param key : 由app与URI来生成，即一个uri维护一个uv集
* @param ip: 访问者ip
* @return 返回uv/rank, 如果对应的值为0，表示没有访问过
*/
public ImmutablePair</** uv */Long, /** rank */Long> getUv(String key, String ip)
/**
* uv +1
*
* @param key
* @param ip
* @param rank
*/
public void addUv(String key, String ip, Long rank)
e. 今日是否访问
前面的都还算比较简单，接下来有个非常有意思的地方了，如何判断这个ip，今天访问没访问？
方案一
要实现这个功能，一个自然而然的想法就出来了，直接kv就行了
uri_年月日_ip
如果value存在，表示今天访问过，如果不存在，则没有访问过
方案二
前面那个倒是没啥问题，如果我希望统计今天某个uri的ip访问数，上面的就不太好处理，很容易想到用hash来替换
uri_年月日 ip
同样value存在，则表示今天访问过；否则没有访问过
如果需要统计今天访问的总数，hlen一把就可以；还可以获取今天所有访问过的ip
方案三
前面的方案看似挺好的，但是有个缺陷，如果我这个站点特别火，每天几百万的uv，这个存储量就有点夸张了
# 简单的算一下 10w uv的存储开销 field: ip # 一个ip(255.255.255.255) 字符串存储算 16B； value: 1 # 算 1B 10w uv = 10w * 17B = 1.7MB # 假设这个站点有100个10w uv的子页面，每天存储需要 170MB
通过上面简单的计算可以看出这存储开销对于比较火的站点而言，有点吓人；然后可以找其他的存储方式了，所以bitmap可以隆重登场了
我们将位数组分成四节，分别于ip的四段对应，因为ipv4每一段取值是(0-2^8)，所以我们的位数组，也只需要(4 * 8b = 4B)，相比较前面的方案来说，存储空间大大减少
看到上面这个结构，会有一个疑问，为什么分成四节？将ip转成整形，作为下标，一个就可以了
- 答：将ip转为整型，取值将是 (0 - 2^32)，需要的bitmap空间为
4Gb，显然不如上面优雅
方案确定
上面三个方案中，我们选择了第三个，对应的api设计也比较简单了
// 获取今天的日期，格式为 20190512
public static String getToday() {
LocalDate date = LocalDate.now();
int year = date.getYear();
int month = date.getMonthValue();
int day = date.getDayOfMonth();
StringBuilder buf = new StringBuilder(8);
return buf.append(year).append(month < 10 ? "0" : "").append(month).append(day < 10 ? "0" : "").append(day)
.toString();
}
/**
* 每日访问统计
*
* @param app
* @param uri
* @return
*/
private String buildUriTagKey(String app, String uri) {
return "uri_tag_" + DateUtil.getToday() + "_" + app + "_" + uri;
}
/**
* 标记ip访问过这个key
*
* @param key
* @param ip
*/
public void tagVisit(String key, String ip)
III. 服务实现
前面接口设计出来，按照既定思路实现就属于比较轻松的环节了
1. pv接口实现
pv两个接口，一个访问，一个计数+1，都可以直接使用redisTemplate的基础操作完成
/**
* 获取pv
*
* pv存储结果为hash，一个应用一个key; field 为uri； value为pv
*
* @return null表示首次有人访问；这个时候需要+1
*/
public Long getPv(String key, String uri) {
return redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() {
@Override
public Long doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
byte[] ans = connection.hGet(key.getBytes(), uri.getBytes());
if (ans == null || ans.length == 0) {
return null;
}
return Long.parseLong(new String(ans));
}
});
}
/**
* pv 次数+1
*
* @param key
* @param uri
*/
public void addPv(String key, String uri) {
redisTemplate.execute(new RedisCallback<Void>() {
@Override
public Void doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
connection.hIncrBy(key.getBytes(), uri.getBytes(), 1);
return null;
}
});
}
2. hot接口实现
只有一个计数+1的接口
/**
* 热度，每访问一次，计数都+1
*
* @param key
* @param uri
* @return
*/
public Long addHot(String key, String uri) {
return redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() {
@Override
public Long doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
return connection.hIncrBy(key.getBytes(), uri.getBytes(), 1);
}
});
}
3. uv接口实现
uv的获取会麻烦一点，首先获取uv值，然后获取ip对应的排名；如果uv为0，排名也就不需要再获取了
/**
* 获取uri对应的uv，以及当前访问ip的历史访问排名
* 使用zset来存储，key为uri唯一标识；value为ip；score为访问的排名
*
* @param key : 由app与URI来生成，即一个uri维护一个uv集
* @param ip: 访问者ip
* @return 返回uv/rank, 如果对应的值为0，表示没有访问过
*/
public ImmutablePair</** uv */Long, /** rank */Long> getUv(String key, String ip) {
// 获取总uv数，也就是最大的score
Long uv = redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() {
@Override
public Long doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
Set<RedisZSetCommands.Tuple> set = connection.zRangeWithScores(key.getBytes(), -1, -1);
if (CollectionUtils.isEmpty(set)) {
return 0L;
}
Double score = set.stream().findFirst().get().getScore();
return score.longValue();
}
});
if (uv == null || uv == 0L) {
// 表示还没有人访问过
return ImmutablePair.of(0L, 0L);
}
// 获取ip对应的访问排名
Long rank = redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() {
@Override
public Long doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
Double score = connection.zScore(key.getBytes(), ip.getBytes());
return score == null ? 0L : score.longValue();
}
});
return ImmutablePair.of(uv, rank);
}
/**
* uv +1
*
* @param key
* @param ip
* @param rank
*/
public void addUv(String key, String ip, Long rank) {
redisTemplate.execute(new RedisCallback<Void>() {
@Override
public Void doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
connection.zAdd(key.getBytes(), rank, ip.getBytes());
return null;
}
});
}
4. 今天是否访问过
前面选择位数组方式来记录是否访问过，这里的实现选择了简单的实现方式，利用四个bitmap来分别对应ip的四段；（实际上一个也可以实现，可以想一想应该怎么做）
/**
* 判断ip今天是否访问过
* 采用bitset来判断ip是否有访问，key由app与uri唯一确定
*
* @return true 表示今天访问过/ false 表示今天没有访问过
*/
public boolean visitToday(String key, String ip) {
// ip地址进行分段 127.0.0.1
String[] segments = StringUtils.split(ip, ".");
for (int i = 0; i < segments.length; i++) {
if (!contain(key + "_" + i, Integer.valueOf(segments[i]))) {
return false;
}
}
return true;
}
private boolean contain(String key, Integer val) {
return redisTemplate.execute(new RedisCallback<Boolean>() {
@Override
public Boolean doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
return connection.getBit(key.getBytes(), val);
}
});
}
/**
* 标记ip访问过这个key
*
* @param key
* @param ip
*/
public void tagVisit(String key, String ip) {
String[] segments = StringUtils.split(ip, ".");
for (int i = 0; i < segments.length; i++) {
int finalI = i;
redisTemplate.execute(new RedisCallback<Void>() {
@Override
public Void doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
connection.setBit((key + "_" + finalI).getBytes(), Integer.valueOf(segments[finalI]), true);
return null;
}
});
}
}
4. api接口实现
前面基本的接口实现之后，api就是流程图的翻译了，也没有什么特别值得说到的地方，唯一需要注意的就是URI的解析，域名作为站点；uri由path + segment构成
public static ImmutablePair</**host*/String, /**uri*/String> foramtUri(String uri) {
URI u = URI.create(uri);
String host = u.getHost();
if (u.getPort() > 0 && u.getPort() != 80) {
host = host + ":80";
}
String baseUri = u.getPath();
if (u.getFragment() != null) {
baseUri = baseUri + "#" + u.getFragment();
}
if (StringUtils.isNotBlank(baseUri)) {
baseUri = host + baseUri;
} else {
baseUri = host;
}
return ImmutablePair.of(host, baseUri);
}
/**
* uri 访问统计
*
* @param reqDTO
* @return
*/
public SiteVisitDTO visit(VisitReqDTO reqDTO) {
ImmutablePair<String, String> uri = URIUtil.foramtUri(reqDTO.getUri());
// 获取站点的访问记录
VisitVO uriVisit = doVisit(reqDTO.getApp(), uri.getRight(), reqDTO.getIp());
VisitVO siteVisit;
if (uri.getLeft().equals(uri.getRight())) {
siteVisit = new VisitVO(uriVisit);
} else {
siteVisit = doVisit(reqDTO.getApp(), uri.getLeft(), reqDTO.getIp());
}
return new SiteVisitDTO(siteVisit, uriVisit);
}
private VisitVO doVisit(String app, String uri, String ip) {
String pvKey = buildPvKey(app);
String hotKey = buildHotKey(app);
String uvKey = buildUvKey(app, uri);
String todayVisitKey = buildUriTagKey(app, uri);
Long hot = visitService.addHot(hotKey, uri);
// 获取pv数据
Long pv = visitService.getPv(pvKey, uri);
if (pv == null || pv == 0) {
// 历史没有访问过，则pv + 1, uv +1
visitService.addPv(pvKey, uri);
visitService.addUv(uvKey, ip, 1L);
visitService.tagVisit(todayVisitKey, ip);
return new VisitVO(1L, 1L, 1L, hot);
}
// 判断ip今天是否访问过
boolean visit = visitService.visitToday(todayVisitKey, ip);
// 获取uv及排名
ImmutablePair</**uv*/Long, /**rank*/Long> uv = visitService.getUv(uvKey, ip);
if (visit) {
// 今天访问过，则不需要修改pv/uv；可以直接返回所需数据
return new VisitVO(pv, uv.getLeft(), uv.getRight(), hot);
}
// 今天没访问过
if (uv.left == 0L) {
// 首次有人访问, pv + 1; uv +1
visitService.addPv(pvKey, uri);
visitService.addUv(uvKey, ip, 1L);
visitService.tagVisit(todayVisitKey, ip);
return new VisitVO(pv + 1, 1L, 1L, hot);
} else if (uv.right == 0L) {
// 这个ip首次访问, pv +1; uv + 1
visitService.addPv(pvKey, uri);
visitService.addUv(uvKey, ip, uv.left + 1);
visitService.tagVisit(todayVisitKey, ip);
return new VisitVO(pv + 1, uv.left + 1, uv.left + 1, hot);
} else {
// 这个ip的今天第一次访问， pv + 1 ; uv 不变
visitService.addPv(pvKey, uri);
visitService.tagVisit(todayVisitKey, ip);
return new VisitVO(pv + 1, uv.left, uv.right, hot);
}
}
IV. 测试与小结
1. 测试
搭建一个简单的web服务，开始测试
/**
* Created by @author yihui in 18:58 19/5/12.
*/
@Controller
public class VisitController {
@Autowired
private SiteVisitFacade siteVisitFacade;
@RequestMapping(path = "visit")
@ResponseBody
public SiteVisitDTO visit(VisitReqDTO reqDTO) {
return siteVisitFacade.visit(reqDTO);
}
}
a. 首次访问
# 首次访问，返回的全是1 http://localhost:8080/visit?app=demo&ip=192.168.0.1&uri=http://hhui.top/home
b. 再次访问
# 再次访问，因为同样是今天访问，除了hot为2；其他的都是1 http://localhost:8080/visit?app=demo&ip=192.168.0.1&uri=http://hhui.top/home
c. 同ip，不同URI
# 同一ip，换个uri；除站点返回hot为3，其他的全是1 http://localhost:8080/visit?app=demo&ip=192.168.0.1&uri=http://hhui.top/index
d. 不同ip，接上一个URI
# 换个ip，这个uri；主站点hot=4, pv,uv,rank=2; uriVO全是2 http://localhost:8080/visit?app=demo&ip=192.168.0.2&uri=http://hhui.top/index
e. 上一个ip，换第一个uri
# 换个ip，这个uri；主站点hot=5, pv,uv,rank=2; uriVO hot为3，其他全是2 http://localhost:8080/visit?app=demo&ip=192.168.0.2&uri=http://hhui.top/home
f. 第二天访问
真要第二天操作有点麻烦，为了验证，直接干掉今天的占位标记
# 模拟第二天访问， pv + 1， uv不变， hot+1 http://localhost:8080/visit?app=demo&ip=192.168.0.2&uri=http://hhui.top/home
2. 小结
本文可以说是redis学习之后，一个挺好的应用场景，涉及到了我们常用和不常用的几个数据结构，包括hash,zset,bitmap, 其中关于bitmap的使用个人感觉还是非常有意思的；
对于redis操作不太熟的，可以参考下前面几篇博文
- 181029-SpringBoot高级篇Redis之基本配置
- 181101-SpringBoot高级篇Redis之Jedis配置
- 181108-SpringBoot高级篇Redis之String数据结构的读写
- 181109-SpringBoot高级篇Redis之List数据结构使用姿势
- 181202-SpringBoot高级篇Redis之Hash数据结构使用姿势
- 181211-SpringBoot高级篇Redis之Set数据结构使用姿势
- 181212-SpringBoot高级篇Redis之ZSet数据结构使用姿势
- 181225-SpringBoot应用篇之借助Redis实现排行榜功能
注意
上面这个服务，在实际使用中，需要考虑并发问题，很明显我们上的设计并不是多线程安全的，也就是说，在并发量大的时候，获取的数据极有可能和预期的不一致
扩展
上文的设计中，每个uri都有一组位图，我们可以通过遍历，获取value为1的下标，来统计这个页面今天的pv数，以及更相信的今天哪些ip访问过；同样也可以分析站点的今日UV数，以及对应的访问ip
0. 项目
- 工程： https://github.com/liuyueyi/spring-boot-demo
- 源码: https://github.com/liuyueyi/spring-boot-demo/tree/master/spring-case/124-redis-sitecount
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