怎么在SpringBoot中使用Redis統計在線用戶信息?很多新手對此不是很清楚,為了幫助大家解決這個難題,下面小編將為大家詳細講解,有這方面需求的人可以來學習下,希望你能有所收獲。
springboot一種全新的編程規范,其設計目的是用來簡化新Spring應用的初始搭建以及開發過程,SpringBoot也是一個服務于框架的框架,服務范圍是簡化配置文件。
最簡單的辦法,就是在用戶表,添加一個最后心跳包的日期時間字段 last_active。服務器收到心跳后,每次都去更新這個字段為當前的最新時間。
如果要查詢最近5分鐘活躍的用戶數量,就可以簡單的通過一句SQL完成。
SELECT COUNT(1) AS `online_user_count` FROM `user` WHERE `last_active` BETWEEN '2020-12-22 13:00:00' AND '020-12-22 13:05:00';
弊端也是顯而易見,為了提高檢索效率,不得不為last_active字段添加索引,而因為心跳的更新,會導致頻繁的重新維護索引樹,效率極其低下。
這是比較理想的一種實現方式了,Redis基于內存進行讀寫,性能自然比關系型數據庫好得多,而且它所提供的Zset可以很方便的構建出一個在線用戶的統計服務。
這里不會涉及太多redis的東西,簡單說明以下zset。它是一個有序的set集合,集合中的每個元素由2個東西組成
member 既然是集合,那么它便是集合中的元素,并且不能重復
score 既然是有序的,它就是用于排序的權重字段
添加元素
ZADD key score member [score member ...]
一次性添加一個或者多個元素到集合,如果member已經存在則會使用當前score進行覆蓋
統計所有的元素數量
ZCARD key
統計score值在min和max之間元素數量
ZCOUNT key min max
刪除score值在min和max之間的元素
ZREMRANGEBYSCORE key min max
我打算,用一個zset存儲我內心中編程語言的評分排名,這個key叫做lang
添加信息,返回新添加的元素個數
> zadd lang 999 php 10 java 9 go 8 python 7 javascript "5"
查看添加的數量
> zcard lang "5"
查看評分在8 - 10之間的元素個數,有3個
> zcount lang 8 10 "3"
刪除評分在8 - 1000的元素,返回刪除的個數
> ZREMRANGEBYSCORE lang 8 1000 "4"
知道了zset后,就可以實現一個在線用戶的統計服務了。
客戶端每隔5分鐘發送一個心跳到服務器,服務器根據會話獲取到用戶的ID,作為zset的member
存入zset,score便是當前收到心跳的時間戳,當同一個用戶第二次發送心跳的時候,就會更新他對應的score值,由于更新是在內存,這個速度相當快。
zadd users 1608616915109 10000
需要統計出在線用戶的數量,本質上就是需要統計出,最近5分鐘有發送心跳的用戶,通過zcount可以很輕松的統計出來。通過程序獲取到當前的時間戳,作為maxScore,時間戳減去5分鐘后作為minScore。
zcount users 1608616615109 1608616915109
因為某些用戶可能長時間沒有登錄過了,可以通過ZREMRANGEBYSCORE進行清理。通過程序獲取到當前的時間戳,減去5分鐘后作為maxScore,使用0, 作為minScore,表示清理所有超過5分鐘沒有發送過心跳包的用戶。
ZREMRANGEBYSCORE users 0 1608616615109
實現代碼
import java.time.Duration; import java.time.Instant; import java.time.LocalDateTime; import java.time.ZoneId; import javax.annotation.Resource; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Component; /** * * * 在線用戶統計 * * @author Administrator * */ @Component public class OnlineUserStatsService { private static final String ONLINE_USERS = "onlie_users"; @Resource private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; /** * 添加用戶在線信息 * @param userId * @return */ public Boolean online(Integer userId) { return this.stringRedisTemplate.opsForZSet().add(ONLINE_USERS, userId.toString(), Instant.now().toEpochMilli()); } /** * 獲取一定時間內,在線的用戶數量 * @param duration * @return */ public Long count(Duration duration) { LocalDateTime now = LocalDateTime.now(); return this.stringRedisTemplate.opsForZSet().count(ONLINE_USERS, now.minus(duration).atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant().toEpochMilli(), now.atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant().toEpochMilli()); } /** * 獲取所有在線過的用戶數量,不論時間 * @return */ public Long count() { return this.stringRedisTemplate.opsForZSet().zCard(ONLINE_USERS); } /** * 清除超過一定時間沒在線的用戶數據 * @param duration * @return */ public Long clear(Duration duration) { return this.stringRedisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(ONLINE_USERS, 0, LocalDateTime.now().minus(duration).atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant().toEpochMilli()); } }
@Resource private OnlineUserStatsService onlineUserStatsService; @Test public void test() { // ID為1的用戶發送了心跳包 boolean result = this.onlineUserStatsService.online(1); System.out.println("online=" + result); // 獲取5分鐘內,發送過心跳包的用戶數量,也就是在線用戶的數量 Long count = this.onlineUserStatsService.count(Duration.ofMinutes(5)); System.out.println("oneline count=" + count); // 獲取所有發送過心跳包的用戶數量 count = this.onlineUserStatsService.count(); System.out.println("all count=" + count); // 清除超過1天都沒發送過心跳包的用戶 Long clear = this.onlineUserStatsService.clear(Duration.ofDays(1)); System.out.println("clear=" + clear); }
可以通過 http://www.redis.cn/redis_memory/ 預算Redis的內存消耗
我對Redis的內存分配并不熟悉,只是按照自己的想法去填寫了一些數據,所以我在這里理解的東西,可能是錯誤的。但是我想這并不耽誤證明 - 在這種場景使用Zset對內存消耗極低的事實
設想onlie_users需要存儲1億個用戶的狀態信息,每個元素score和member需要10個字節存儲,那么一共大約需要20G內存。20G的內存對于現在的服務器來說,并不是大問題。
心跳協議不一定非要HTTP,如果客戶端支持的話UDP就很適合,可以節約一些系統開銷。
zset的key,不一定非要用String,可以修改序列化方式,以固定的字節的形式存儲用戶ID,在用戶ID過大的時候,可以節約一些存儲空間。
String userId = "10010"; System.out.println(userId.getBytes().length); // 以字符串形式存儲 => 需要5個字節 byte[] bin = ByteBuffer.allocate(4).putInt(Integer.valueOf(userId)).array(); System.out.println(bin.length); // 序列化為字節形式存儲 => 需要4個字節 System.out.println(ByteBuffer.wrap(bin).getInt()); // 反序列化為ID => 10010
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