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getspool.com的重要统计数据是实时计算的。Redis的bitmap让我们可以实时的进行类似的统计,并且极其节省空间。在模拟1亿2千8百万用户的模拟环境下,在一台MacBookPro上,典型的统计如“日用户数”(dailyunique users) 的时间消耗小于50ms, 占用16MB内存。Spool现在还没有1亿2千8百万用户,但是我们的方案可以应对这样的规模。我们想分享这是如何做到的,也许能帮到其它创业公司。
Bitmap(即Bitset)
Bitmap是一串连续的2进制数字(0或1),每一位所在的位置为偏移(offset),在bitmap上可执行AND,OR,XOR以及其它位操作。
位图计数(Population Count)
位图计数统计的是bitmap中值为1的位的个数。位图计数的效率很高,例如,一个bitmap包含10亿个位,90%的位都置为1,在一台MacBook Pro上对其做位图计数需要21.1ms。SSE4甚至有对整形(integer)做位图计数的硬件指令。
为了统计今日登录的用户数,我们建立了一个bitmap,每一位标识一个用户ID。当某个用户访问我们的网页或执行了某个操作,就在bitmap中把标识此用户的位置为1。在Redis中获取此bitmap的key值是通过用户执行操作的类型和时间戳获得的。
这个简单的例子中,每次用户登录时会执行一次redis.setbit(daily_active_users, user_id,
1)。将bitmap中对应位置的位置为1,时间复杂度是O(1)。统计bitmap结果显示有今天有9个用户登录。Bitmap的key是
daily_active_users,它的值是1011110100100101。
因为日活跃用户每天都变化,所以需要每天创建一个新的bitmap。我们简单地把日期添加到key后面,实现了这个功能。例如,要统计某一天有多少个用户
至少听了一个音乐app中的一首歌曲,可以把这个bitmap的redis
key设计为play:yyyy-mm-dd-hh。当用户听了一首歌曲,我们只是简单地在bitmap中把标识这个用户的位置为1,时间复杂度是
O(1)。
[java]
Redis.setbit(play:yyyy-mm-dd, user_id, 1)
今天听过歌曲的用户就是key是play:yyyy-mm-dd的bitmap的位图计数。如果要按周或月统计,只要对这周或这个月的所有bitmap求并集,得出新的bitmap,在对它做位图计数。
利用这些bitmap做其它复杂的统计也非常容易。例如,统计11月听过歌曲的高级用户(premium user):
(play:2011-11-01∪ play:2011-11-02∪ … ∪ play:2011-11-30)∩premium:2011-11
1亿2千8百万用户的性能比较(Performance comparison using 128 million users)
下面的表格显示了在1亿2千8百万用户上完成的时间粒度为1天,一周,一个月的用户统计的时间消耗比较。
前面的例子中,我们把日统计,周统计,月统计缓存到Redis,以加快统计速度。
下面的Java代码用来统计某个用户操作在某天的活跃用户。
[java]
import redis.clients.jedis.Jedis; import java.util.BitSet; ... Jedis redis = new Jedis("localhost"); ... public int uniqueCount(String action, String date) { String key = action + ":" + date; BitSet users = BitSet.valueOf(redis.get(key.getBytes())); return users.cardinality(); }
下面的Java代码用来统计某个用户操作在一个指定多个日期的活跃用户。
[java]
import redis.clients.jedis.Jedis; import java.util.BitSet; ... Jedis redis = new Jedis("localhost"); ... public int uniqueCount(String action, String... dates) { BitSet all = new BitSet(); for (String date : dates) { String key = action + ":" + date; BitSet users = BitSet.valueOf(redis.get(key.getBytes())); all.or(users); } return all.cardinality(); }
Garyelephant
garygaowork[at]gmail.com
关注互联网创新、分布式、NOSQL,高并发技术。
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原文地址:http://www.cnblogs.com/duanxz/p/4123110.html