拼多多面試題:如何用 Redis 統計獨立用戶訪問量?


眾所周至,拼多多的待遇也是高的可怕,在挖人方面也是不遺余力,對於一些工作3年的開發,稍微優秀一點的,都給到30K的Offer。

當然,拼多多加班也是出名的,一周上6天班是常態,每天工作時間基本都是超過12個小時,也是相當辛苦的。

廢話不多說,今天我們來聊一聊拼多多的一道后台面試真題,是一道簡單的架構類的題目:

拼多多有數億的用戶,那么對於某個網頁,怎么使用Redis來統計一個網站的用戶訪問數呢?

1、Hash

哈希是Redis的一種基礎數據結構,Redis底層維護的是一個開散列,會把不同的key映射到哈希表上,如果是遇到關鍵字沖突,那么就會拉出一個鏈表出來。

當一個用戶訪問的時候,如果用戶登陸過,那么我們就使用用戶的id,如果用戶沒有登陸過,那么我們也能夠前端頁面隨機生成一個key用來標識用戶

當用戶訪問的時候,我們可以使用HSET命令,key可以選擇URI與對應的日期進行拼湊,field可以使用用戶的id或者隨機標識,value可以簡單設置為1。

當我們要統計某一個網站某一天的訪問量的時候,就可以直接使用HLEN來得到最終的結果了。

優點:簡單,容易實現,查詢也是非常方便,數據准確性非常高。

缺點:占用內存過大,。隨着key的增多,性能也會下降。小網站還行,拼多多這種數億PV的網站肯定受不了。

2、Bitset

我們知道,對於一個32位的int,如果我們只用來記錄id,那么只能夠記錄一個用戶,但如果我們轉成2進制,每位用來表示一個用戶,那么我們就能夠一口氣表示32個用戶,空間節省了32倍!

對於有大量數據的場景,如果我們使用bitset,那么可以節省非常多的內存。推薦:Redis 21問,你會幾道?

對於沒有登陸的用戶,我們也可以使用哈希算法,把對應的用戶標識哈希成一個數字id。bitset非常的節省內存,假設有1億個用戶,也只需要100000000/8/1024/1024約等於12兆內存。

Redis已經為我們提供了SETBIT的方法,使用起來非常的方便,我們可以看看下面的例子。

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我們在item頁面可以不停地使用SETBIT命令,設置用戶已經訪問了該頁面,也可以使用GETBIT的方法查詢某個用戶是否訪問。最后我們通過BITCOUNT可以統計該網頁每天的訪問數量。

優點: 占用內存更小,查詢方便,可以指定查詢某個用戶,數據可能略有瑕疵,對於非登陸的用戶,可能不同的key映射到同一個id,否則需要維護一個非登陸用戶的映射,有額外的開銷。

缺點: 如果用戶非常的稀疏,那么占用的內存可能比方法一更大。

3、概率算法

對於拼多多這種多個頁面都可能非常多訪問量的網站,如果所需要的數量不用那么准確,可以使用概率算法

事實上,我們對一個網站的UV的統計,1億跟1億零30萬其實是差不多的。

Redis中,已經封裝了HyperLogLog算法,他是一種基數評估算法。這種算法的特征,一般都是數據不存具體的值,而是存用來計算概率的一些相關數據。

當用戶訪問網站的時候,我們可以使用PFADD命令,設置對應的命令,最后我們只要通過PFCOUNT就能順利計算出最終的結果,因為這個只是一個概率算法,所以可能存在0.81%的誤差。

優點: 占用內存極小,對於一個key,只需要12kb。對於拼多多這種超多用戶的特別適用。

缺點: 查詢指定用戶的時候,可能會出錯,畢竟存的不是具體的數據。總數也存在一定的誤差。

上面就是常見的3種適用Redis統計網站用戶訪問數的方法了。

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作者:沙茶敏碎碎念
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