引言在各个项目中,我们都可能需要用到签到和 统计功能。签到后会给用户一些礼品以此来吸引用户持续在该平台进行活跃。 签到功能,我们可以通过Redis中的 BitMap功能来实现 一、Redis BitMap 基本用法BitMap 基本语法、指令签到功能我们可以使用MySQL来完成,比如下表: 用户一次签到,就是一条记录,假如有1000万用户,平均每人每年签到次数为10次,则这张表一年的数据量为 1亿条 每签到一次需要使用(8 + 8 + 1 + 1 + 3 + 1)共22 字节的内存,一个月则最多需要600多字节 ❝ 我们可以根据 Redis中 提供的 BitMap 位图功能来实现,每次签到与未签到用0 或1 来标识 ,一次存31个数字,只用了2字节 这样我们就用极小的空间实现了签到功能 BitMap 的操作指令:
使用 BitMap 完成功能实现服务器Redis版本采用 6.2 进入redis查询 SETBIT 命令 新增key 进行存储 查询 GETBIT命令 查看指定坐标的签到状态 查询 BITFIELD 无符号查询 BITPOS 查询1 和 0 第一次出现的坐标 二、SpringBoot 整合 Redis 实现签到 功能需求介绍采用BitMap实现签到功能
思路分析: 我们可以把 年和月 作为BitMap的key,然后保存到一个BitMap中,每次签到就到对应的位上把数字从0 变为1,只要是1,就代表是这一天签到了,反之咋没有签到。 实现签到接口,将当前用户当天签到信息保存至Redis中 提示:因为BitMap 底层是基于String数据结构,因此其操作都封装在字符串操作中了。 核心源码UserController @PostMapping('sign') UserServiceImpl
接口进行测试 ApiFox进行测试 查看Redis 数据 三、SpringBoot 整合Redis 实现 签到统计功能问题一:什么叫做连续签到天数?从最后一次签到开始向前统计,直到遇到第一次未签到为止,计算总的签到次数,就是连续签到天数。 逻辑分析: ❝ 问题二:如何得到本月到今天为止的所有签到数据?BITFIELD key GET u[dayOfMonth] 0 假设今天是7号,那么我们就可以从当前月的第一天开始,获得到当前这一天的位数,是7号,那么就是7位,去拿这段时间的数据,就能拿到所有的数据了,那么这7天里边签到了多少次呢?统计有多少个1即可。 问题三:如何从后向前遍历每个Bit位?❝ 我们只需要让得到的10进制数字和1做与运算就可以了,因为1只有遇见1 才是1,其他数字都是0 ,我们把签到结果和1进行与操作,每与一次,就把签到结果向右移动一位,依次内推,我们就能完成逐个遍历的效果了。 需求: 实现以下接口,统计当前截至当前时间在本月的连续天数 有用户有时间我们就可以组织出对应的key,此时就能找到这个用户截止这天的所有签到记录,再根据这套算法,就能统计出来他连续签到的次数了 核心源码 UserController
UserServiceImpl public Result signCount() { 进行测试 查看 Redis 变量 从今天开始,往前查询 连续签到的天数,结果为2 测试无误! 四、关于使用bitmap来解决缓存穿透的方案回顾缓存穿透: 发起了一个数据库不存在的,redis里边也不存在的数据,通常你可以把他看成一个攻击 解决方案:
第一种解决方案:遇到的问题是如果用户访问的是id不存在的数据,则此时就无法生效 第二种解决方案:遇到的问题是:如果是不同的id那就可以防止下次过来直击数据 所以我们如何解决呢? 我们可以将数据库的数据,所对应的id写入到一个list集合中,当用户过来访问的时候,我们直接去判断list中是否包含当前的要查询的数据,如果说用户要查询的id数据并不在list集合中,则直接返回,如果list中包含对应查询的id数据,则说明不是一次缓存穿透数据,则直接放行。 现在的问题是这个主键其实并没有那么短,而是很长的一个 主键 哪怕你单独去提取这个主键,但是在 11年左右,淘宝的商品总量就已经超过10亿个 所以如果采用以上方案,这个list也会很大,所以我们可以使用bitmap来减少list的存储空间 我们可以把list数据抽象成一个非常大的bitmap,我们不再使用list,而是将db中的id数据利用哈希思想,比如: id 求余bitmap长度 :id % bitmap.size = 算出当前这个id对应应该落在bitmap的哪个索引上,然后将这个值从0变成1,然后当用户来查询数据时,此时已经没有了list,让用户用他查询的id去用相同的哈希算法, 算出来当前这个id应当落在bitmap的哪一位,然后判断这一位是0,还是1,如果是0则表明这一位上的数据一定不存在,采用这种方式来处理,需要重点考虑一个事情,就是误差率,所谓的误差率就是指当发生哈希冲突的时候,产生的误差。 小结以上就是对 微服务 Spring Boot 整合 Redis BitMap 实现 签到与统计 的简单介绍,签到功能是很常用的,在项目中,是一个不错的亮点,统计功能也是各大系统中比较重要的功能,签到完成后,去统计本月的连续 签到记录,来给予奖励,可大大增加用户对系统的活跃度 技术改变世界!!!
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