SpringBoot系列教程應用篇之藉助Redis搭建一個簡單站點統計服務

時間  2019-11-06
標籤 springboot 系列 教程 應用 藉助 redis 搭建 一個 簡單 站點 統計 服務 欄目 Spring 简体版
原文   原文鏈接

判斷一個網站值不值錢的一個重要標準就是看pv/uv，那麼你知道pv,uv是怎麼統計的麼？固然如今有第三方作的比較完善的能夠直接使用，但若是讓咱們本身來實現這麼一個功能，應該怎麼作呢？java

本篇內容較長，源碼如右 ➡️ github.com/liuyueyi/sp…git

I. 背景及需求

爲了看看個人博客是否是我一我的的單機遊戲，因此就想着統計一下總的訪問量，每日的訪問人數，哪些博文又是你們感興趣的，點擊得多的；github

所以就萌發了本身擼一個pv/uv統計的服務，固然我這個也不須要特別完善高大上，能知足我本身的基本須要就能夠了web

  • 但願統計站點(域名）總訪問次數
  • 但願統計站點總的訪問人數，當前訪問者在訪問人數中的排名（即這個ip是全部訪問ip中的第多少位訪問的這個站點）
  • 每一個子頁面都有訪問次數，訪問總人數，當前ip訪問的排名統計
  • 同一個ip，同一天內訪問同一個子頁面，pv次數只加1次；隔天以後，再次訪問pv+1

II. 方案設計

前面的背景和需求，能夠說大體說明了咱們要作個什麼東西，以及須要注意哪些事項，再進行方案設計的過程當中，則須要對需求進行詳細拆解redis

1. 術語說明

前面提到了pv,uv，在咱們的實際實現中，會發現這個服務中對於pv,uv的定義和標準定義並非徹底一致的，下面進行說明spring

a. pv

page viste, 每一個頁面的訪問次數，在本服務中，咱們的pv指的是總量，即從開始接入時，到如今總的訪問次數api

可是這裏有個限制： 一個合法的ip，一天以內pv統計次數只能+1次數組

  • 根據ip進行區分，所以須要獲取訪問者ip
  • 同一天內，這個ip訪問相同的URI，只能算一次有效pv；次日以後，再次訪問，則能夠再算一次有效pv

b. hot

前面的pv針對ip進行了限制，一個ip同一天的訪問，只能計算一次，大部分狀況下這種統計並無什麼問題，可是若是一個文章寫得特別有參考意義，致使有人重複的看，仔細的看，換着花樣的刷新看，這個時候統計下總的訪問次數是否是也挺好的安全

所以在這個服務中，引入了hot（熱度）的概念，對於一個uri而言，只要一次點擊，hot+1bash

c. uv

unique visitor, 這個就是統計URI的訪問ip數

2. 流程圖

經過前面三個術語的定義，咱們的操做流程就相對清晰了，咱們的服務接收一個IP和URI，而後操做對應的pv,uv,hot並返回

  • 首先判斷這個ip是否爲第一次訪問這個URI
  • 是，則pv+1, uv+1, hot+1
  • 否，表示以前訪問過，uv就不能變了
    • 判斷是否今天第一次訪問
    • 是，今天訪問過，那麼pv不變，hot+1
    • 否，以前訪問過，今天沒有，pv能夠+1， hot+1

對應的流程圖以下

流程圖

3. 數據結構

流程清晰以後，接下來就須要看下pv,uv,hot三個數據怎麼存了

a. pv

pv保存的就是訪問次數，與ip無關，因此kv存儲就能夠知足咱們的需求了，這裏的key爲uri，value則保存pv的值

b. hot

hot和pv相似，一樣用kv能夠知足要求

c. uv

uv這裏有兩個數據，一個是uv總數，要給是這個ip的訪問排名，redis中有個zset數據結構正好就能夠作這個

zset數據結構中，咱們定義value爲ip，score爲ip的排名，那麼uv就是最大的score了

d. 結構圖

流程圖

4. 方案設計

流程清晰，結構設計出來以後，就能夠進入具體的方案設計環節了，在這個環節中，咱們引入一個app的維度，這樣咱們的服務就能夠通用了；

每一個使用者都申請一個app，那麼這個使用者的請求的全部站點統計數據，都關聯到這個app上，這樣也有利於後續統計了

a. 接口API

引入了app以後，結合前面的兩個參數ip + URI，咱們的請求參數就清晰了

@Data
public class VisitReqDTO {
    /** * 應用區分 */
    private String app;

    /** * 訪問者ip */
    private String ip;

    /** * 訪問的URI */
    private String uri;
}
複製代碼

而後咱們返回的數據，pv + uv + rank + hot，因此返回的基礎VO以下

/** * Created by @author yihui in 16:19 19/5/12. */
@Data
@AllArgsConstructor
public class VisitVO implements Serializable {
    /** * pv，與傳統的有點區別，這裏表示這個url的總訪問次數；每一個ip，一天次數只+1 */
    private Long pv;

    /** * uv 頁面總的ip訪問數 */
    private Long uv;

    /** * 當前ip，第一次訪問本url的排名 */
    private Long rank;

    /** * 熱度，每次訪問計數都+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;
    }
}
複製代碼

此外須要注意一點的是，發起一個子頁面的請求時，這個時候咱們基於域名的站點總數統計也應該被觸發（簡單來講，訪問http://spring.hhui.top/spring-blog/時，不只這個uri的統計須要更新， spring.hhui.top這個域名的pv,uv,hot也須要隨之統計）

所以咱們最終的返回對象應該是

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class SiteVisitDTO {

    /** * 站點訪問統計 */
    private VisitVO siteVO;

    /** * 頁面訪問統計 */
    private VisitVO uriVO;

}
複製代碼

有輸出，又返回，那麼訪問api就簡單了

SiteVisitDTO visit(VisitReqDTO reqDTO);
複製代碼

b. hot相關api

hot數據結構爲hash，每次請求過來，都是次數+1，所以直接使用redis的 hIncrBy，實現計數+1，並返回最終的計數

  • key: "hot_cnt_" + app 做爲hash的key
  • field: 使用URI做爲hash的field
  • value: 保存具體的hot，整型

hot api 

/** * 應用的熱度統計計數 * * @param app * @return */
private String buildHotKey(String app) {
    return "hot_cnt_" + app;
}

/** * 熱度，每訪問一次，計數都+1 * * @param key * @param uri * @return */
public Long addHot(String key, String uri);
複製代碼

c. pv相關api

pv與hot不同的是並非每次都須要計數+1，因此它須要有一個查詢pv的接口，和一個計數+1的接口

  • key: "site_cnt_" + app 做爲hash的key
  • field: 使用URI做爲hash的field
  • value: 保存具體的pv，整型

pv api 

/** * 應用的pv統計計數 * * @param app * @return */
private String buildPvKey(String app) {
    return "site_cnt_" + app;
}

/** * 獲取pv * * pv存儲結果爲hash，一個應用一個key; field 爲uri； value爲pv * * @return null表示首次有人訪問；這個時候須要+1 */
public Long getPv(String key, String uri);


/** * pv 次數+1 * * @param key * @param uri */
public void addPv(String key, String uri) 複製代碼

d. uv相關api

前面說到uv採用的是zset數據結構，其中ip做爲value，排名做爲score；因此uv就是最大的score

  • key: 根據app和uri來肯定uv的key
  • value: 存儲訪問者ip（ipv4格式的）
  • score: 排名，整型

uv api

由於uv須要返回兩個結構，因此咱們的返回須要注意

/**
 * app+uri 對應的uv
 *
 * @param app
 * @param uri
 * @return
 */
private String buildUvKey(String app, String uri) {
    return "uri_rank_" + app + "_" + uri;
}


/**
 * 獲取uri對應的uv，以及當前訪問ip的歷史訪問排名
 * 使用zset來存儲，key爲uri惟一標識；value爲ip；score爲訪問的排名
 *
 * @param key : 由app與URI來生成，即一個uri維護一個uv集
 * @param ip: 訪問者ip
 * @return 返回uv/rank, 若是對應的值爲0，表示沒有訪問過
 */
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) 
複製代碼

e. 今日是否訪問

前面的都還算比較簡單，接下來有個很是有意思的地方了，如何判斷這個ip，今天訪問沒訪問？

方案一

要實現這個功能，一個天然而然的想法就出來了，直接kv就好了

  • key: uri_年月日_ip
  • value: 1

若是value存在，表示今天訪問過，若是不存在，則沒有訪問過

方案二

前面那個卻是沒啥問題，若是我但願統計今天某個uri的ip訪問數，上面的就不太好處理，很容易想到用hash來替換

  • key: uri_年月日
  • field: ip
  • value: 1

一樣value存在，則表示今天訪問過；不然沒有訪問過

若是須要統計今天訪問的總數，hlen一把就能夠；還能夠獲取今天全部訪問過的ip

方案三

前面的方案看似挺好的，可是有個缺陷，若是我這個站點特別火，天天幾百萬的uv，這個存儲量就有點誇張了

# 簡單的算一下 10w uv的存儲開銷
field: ip   # 一個ip(255.255.255.255) 字符串存儲算 16B；
value: 1  # 算 1B

10w uv = 10w * 17B = 1.7MB

# 假設這個站點有100個10w uv的子頁面，天天存儲須要 170MB
複製代碼

經過上面簡單的計算能夠看出這存儲開銷對於比較火的站點而言，有點嚇人；而後能夠找其餘的存儲方式了，因此bitmap能夠隆重登場了

bitmap

咱們將位數組分紅四節，分別於ip的四段對應，由於ipv4每一段取值是(0-2^8)，因此咱們的位數組，也只須要(4 * 8b = 4B)，相比較前面的方案來講，存儲空間大大減小

看到上面這個結構，會有一個疑問，爲何分紅四節？將ip轉成整形，做爲下標，一個就能夠了

  • 答：將ip轉爲整型，取值將是 (0 - 2^32)，須要的bitmap空間爲4Gb，顯然不如上面優雅

方案肯定

上面三個方案中，咱們選擇了第三個，對應的api設計也比較簡單了

// 獲取今天的日期，格式爲 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();
}
    
    
/** * 每日訪問統計 * * @param app * @param uri * @return */
private String buildUriTagKey(String app, String uri) {
    return "uri_tag_" + DateUtil.getToday() + "_" + app + "_" + uri;
}


/** * 標記ip訪問過這個key * * @param key * @param ip */
public void tagVisit(String key, String ip) 複製代碼

III. 服務實現

前面接口設計出來，按照既定思路實現就屬於比較輕鬆的環節了

1. pv接口實現

pv兩個接口，一個訪問，一個計數+1，均可以直接使用redisTemplate的基礎操做完成

/** * 獲取pv * * pv存儲結果爲hash，一個應用一個key; field 爲uri； value爲pv * * @return null表示首次有人訪問；這個時候須要+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 次數+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;
        }
    });
}
複製代碼

2. hot接口實現

只有一個計數+1的接口

/** * 熱度，每訪問一次，計數都+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);
        }
    });
}
複製代碼

3. uv接口實現

uv的獲取會麻煩一點，首先獲取uv值，而後獲取ip對應的排名；若是uv爲0，排名也就不須要再獲取了

/**
 * 獲取uri對應的uv，以及當前訪問ip的歷史訪問排名
 * 使用zset來存儲，key爲uri惟一標識；value爲ip；score爲訪問的排名
 *
 * @param key : 由app與URI來生成，即一個uri維護一個uv集
 * @param ip: 訪問者ip
 * @return 返回uv/rank, 若是對應的值爲0，表示沒有訪問過
 */
public ImmutablePair</** uv */Long, /** rank */Long> getUv(String key, String ip) {
    // 獲取總uv數，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) {
        // 表示尚未人訪問過
        return ImmutablePair.of(0L, 0L);
    }

    // 獲取ip對應的訪問排名
    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;
        }
    });
}
複製代碼

4. 今天是否訪問過

前面選擇位數組方式來記錄是否訪問過，這裏的實現選擇了簡單的實現方式，利用四個bitmap來分別對應ip的四段；（實際上一個也能夠實現，能夠想想應該怎麼作）

/** * 判斷ip今天是否訪問過 * 採用bitset來判斷ip是否有訪問，key由app與uri惟一肯定 * * @return true 表示今天訪問過/ false 表示今天沒有訪問過 */
public boolean visitToday(String key, String ip) {
    // ip地址進行分段 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);
        }
    });
}


/** * 標記ip訪問過這個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;
            }
        });

    }
}
複製代碼

4. api接口實現

前面基本的接口實現以後，api就是流程圖的翻譯了，也沒有什麼特別值得說到的地方，惟一須要注意的就是URI的解析，域名做爲站點；uri由path + segment構成

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 訪問統計
 *
 * @param reqDTO
 * @return
 */
public SiteVisitDTO visit(VisitReqDTO reqDTO) {
    ImmutablePair<String, String> uri = URIUtil.foramtUri(reqDTO.getUri());

    // 獲取站點的訪問記錄
    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);

    // 獲取pv數據
    Long pv = visitService.getPv(pvKey, uri);
    if (pv == null || pv == 0) {
        // 歷史沒有訪問過，則pv + 1, uv +1
        visitService.addPv(pvKey, uri);
        visitService.addUv(uvKey, ip, 1L);
        visitService.tagVisit(todayVisitKey, ip);
        return new VisitVO(1L, 1L, 1L, hot);
    }


    // 判斷ip今天是否訪問過
    boolean visit = visitService.visitToday(todayVisitKey, ip);

    // 獲取uv及排名
    ImmutablePair</**uv*/Long, /**rank*/Long> uv = visitService.getUv(uvKey, ip);

    if (visit) {
        // 今天訪問過，則不須要修改pv/uv；能夠直接返回所需數據
        return new VisitVO(pv, uv.getLeft(), uv.getRight(), hot);
    }

    // 今天沒訪問過
    if (uv.left == 0L) {
        // 首次有人訪問, 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) {
        // 這個ip首次訪問, 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 {
        // 這個ip的今天第一次訪問， pv + 1 ; uv 不變
        visitService.addPv(pvKey, uri);
        visitService.tagVisit(todayVisitKey, ip);
        return new VisitVO(pv + 1, uv.left, uv.right, hot);
    }
}
複製代碼

IV. 測試與小結

1. 測試

搭建一個簡單的web服務，開始測試

/** * 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);
    }
}
複製代碼

a. 首次訪問

# 首次訪問，返回的全是1
http://localhost:8080/visit?app=demo&ip=192.168.0.1&uri=http://hhui.top/home
複製代碼

test a

b. 再次訪問

# 再次訪問，由於一樣是今天訪問，除了hot爲2；其餘的都是1
http://localhost:8080/visit?app=demo&ip=192.168.0.1&uri=http://hhui.top/home
複製代碼

test b

c. 同ip，不一樣URI

# 同一ip，換個uri；除站點返回hot爲3，其餘的全是1
http://localhost:8080/visit?app=demo&ip=192.168.0.1&uri=http://hhui.top/index
複製代碼

test c

d. 不一樣ip，接上一個URI

# 換個ip，這個uri；主站點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
複製代碼

test d

e. 上一個ip，換第一個uri

# 換個ip，這個uri；主站點hot=5, pv,uv,rank=2; uriVO hot爲3，其餘全是2
http://localhost:8080/visit?app=demo&ip=192.168.0.2&uri=http://hhui.top/home
複製代碼

test e

f. 次日訪問

真要次日操做有點麻煩，爲了驗證，直接幹掉今天的佔位標記

rest 

# 模擬次日訪問， pv + 1， uv不變， hot+1
http://localhost:8080/visit?app=demo&ip=192.168.0.2&uri=http://hhui.top/home
複製代碼

test f

2. 小結

本文能夠說是redis學習以後，一個挺好的應用場景，涉及到了咱們經常使用和不經常使用的幾個數據結構，包括hash,zset,bitmap, 其中關於bitmap的使用我的感受仍是很是有意思的；

對於redis操做不太熟的，能夠參考下前面幾篇博文

注意

上面這個服務，在實際使用中，須要考慮併發問題，很明顯咱們上的設計並非多線程安全的，也就是說，在併發量大的時候，獲取的數據極有可能和預期的不一致

擴展

上文的設計中，每一個uri都有一組位圖，咱們能夠經過遍歷，獲取value爲1的下標，來統計這個頁面今天的pv數，以及更相信的今天哪些ip訪問過；一樣也能夠分析站點的今日UV數，以及對應的訪問ip

0. 項目

1. 一灰灰的我的博客，記錄全部學習和工做中的博文，歡迎你們前去逛逛

盡信書則不如，以上內容，純屬一家之言，因我的能力有限，不免有疏漏和錯誤之處，如發現bug或者有更好的建議，歡迎批評指正，不吝感激

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