redis实时统计 设计思路: 1. 前端smarty插件(smarty_function_murl),将网站所有的连接生成一个urlid,后端根据获取的参数将需要的数据存入redis. 2.后端插件(smarty_function_aurl),将urlid传入redis获取数据. 3.定时将数据跑出来存入关系数据库,清除redis记录 缩减开支事业部没了,编入其它组织了,这个东西我就停工了,分享下思路和代码. <?php /** * 返回 redis 实例 * @staticvar \Redi

众所周至,拼多多的待遇也是高的可怕,在挖人方面也是不遗余力,对于一些工作3年的开发,稍微优秀一点的,都给到30K的Offer,当然,拼多多加班也是出名的,一周上6天班是常态,每天工作时间基本都是超过12个小时,也是相当辛苦的.废话不多说,今天我们来聊一聊拼多多的一道后台面试真题,是一道简单的架构类的题目:拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢? 使用Hash 哈希是Redis的一种基础数据结构,Redis底层维护的是一个开散列,会把不同的key映射到

阅读本文大概需要 2.8 分钟. 作者:沙茶敏碎碎念 众所周至,拼多多的待遇也是高的可怕,在挖人方面也是不遗余力,对于一些工作 3 年的开发,稍微优秀一点的,都给到 30K 的 Offer. 当然,拼多多加班也是出名的,一周上 6 天班是常态,每天工作时间基本都是超过 12 个小时,也是相当辛苦的. 废话不多说,今天我们来聊一聊拼多多的一道后台面试真题,是一道简单的架构类的题目: 拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用 Redis 来统计一个网站的用户访问数呢? 使用 Hash 哈希是

众所周至,拼多多的待遇也是高的可怕,在挖人方面也是不遗余力,对于一些工作3年的开发,稍微优秀一点的,都给到30K的Offer,当然,拼多多加班也是出名的,一周上6天班是常态,每天工作时间基本都是超过12个小时,也是相当辛苦的.废话不多说,今天我们来聊一聊拼多多的一道后台面试真题,是一道简单的架构类的题目:拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢? 使用Hash 哈希是Redis的一种基础数据结构,Redis底层维护的是一个开散列,会把不同的key映射到

拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢? 使用Hash 哈希是Redis的一种基础数据结构,Redis底层维护的是一个开散列,会把不同的key映射到哈希表上,如果是遇到关键字冲突,那么就会拉出一个链表出来. 当一个用户访问的时候,如果用户登陆过,那么我们就使用用户的id,如果用户没有登陆过,那么我们也能够前端页面随机生成一个key用来标识用户,当用户访问的时候,我们可以使用HSET命令,key可以选择URI与对应的日期进行拼凑,field可以使用用户

前言 我们先思考一个常见的业务问题:如果你负责开发维护一个大型的网站,有一天老板找产品经理要网站每个网页每天的 UV 数据,然后让你来开发这个统计模块,你会如何实现? 统计uv的常用方法以及优缺点 其实要是单纯的统计pv是比较好办的,直接用redis的incr就行,但是uv的话,它要去重,同一个用户一天之内的多次访问请求只能计数一次.这就要求每一个网页请求都需要带上用户的 ID,无论是登陆用户还是未登陆用户都需要一个唯一 ID 来标识. set 比较容易想到的是为每一个页面一个独立的 set 集

lsof | grep /lib64/libc-2.12.so | wc   == 查看打开了一个文件的有哪些进程 lsof | awk '{print $2,$1}' | sort | uniq -c | sort -rn | less  == 统计那个进程打开的文件最多

一.nginx日志结构 nginx中access.log 的日志结构: $remote_addr 客户端地址 211.28.65.253 $remote_user 客户端用户名称 -- $time_local 访问时间和时区 18/Jul/2012:17:00:01 +0800 $request 请求的URI和HTTP协议 "GET /article-10000.html HTTP/1.1" $http_host 请求地址,即浏览器中你输入的地址(IP或域名) www.it300.co

PV.UV是网站分析中最基础.最常见的指标.PV即PageView,网站浏览量,指页面的浏览次数,用以衡量网站用户访问的网页数量.用户没打开一个页面便记录1次PV,多次打开同一页面则浏览量累计:UV即UniqueVistor,独立访客数,指1天内访问某站点的人数,以cookie为依据.1天内同一访客的多次访问只计为1个访客:通过linux的shell可以快速的统计pv和uv. nginx log格式如下: log_format pushlogs '$remote_addr - $remote_u

在构建应用的时候, 我们经常需要对用户的一举一动进行记录, 而其中一个比较重要的操作, 就是对在线的用户进行记录. 本文将介绍四种使用 Redis 对在线用户进行记录的方案, 这些方案虽然都可以对在线用户的数量进行统计, 但每个方案都有一些自己特有的操作, 并且各个方案的性能特征以及资源消耗也各有不同. 方案 1 :使用有序集合 每当一个用户上线时, 我们就执行 ZADD 命令, 将这个用户以及它的在线时间添加到指定的有序集合中: ZADD "online_users" <use

1. 统计的对象words.txt,每个单词占一行(从简考虑了~) zjd@ubuntu:~/test$ cat word.txt used this count mysql count this used mysql linux this redis apple android redis apple   2. 统计每个单词的频率 方法1: zjd@ubuntu:~/test$ cat word.txt |awk '{a[$0]++}END{for(i in a) print i"="

有这样的一个场景需求:有上亿的用户,要统计这批用户的登陆情况,例如一周连续登陆,连续三天是是否登陆,一周活跃天数等用户 存在的挑战 数据如何尽可能用小的空间存储 如何能快速获取指定的数据 如果使用文件保存 会有如下问题: 文件分割变得十分麻烦 数据检索非常不方便 用户关联操作复杂 如果使用数据库表 会有如下问题: 占用空间增长速度快,表急剧增大 使用索引,易产生碎片,每次插入数据还要维护索引,影响性能 要用group ,sum等运算,计算较慢 使用redis位图进行存储(setbit/getbi

统计网站pv和uv PV是网站分析的一个术语,用以衡量网站用户访问的网页的数量. 对于广告主,PV值可预期它可以带来多少广告收入.一般来说,PV与来访者的数量成正比,但是PV并不直接决定页面的真实来访者数量,如同一个来访者通过不断的刷新页面,也可以制造出非常高的PV. 1.什么是PV值 PV(page view)即页面浏览量或点击量,是衡量一个网站或网页用户访问量.具体的说,PV值就是所有访问者在24小时(0点到24点)内看了某个网站多少个页面或某个网页多少次.PV是指页面刷新的次数,每一次页面

在之前的项目中需要用到一个自动增长的主键,该主键需要包含字母,所以没有办法用到数据库的自增主键.楼主要高手的指导下,发现Redis的RedisAtomicLong类可以解决这个麻烦.而且redis为单线程,不存在线程安全问题 那么,就让楼主来介绍一下RedisAtomicLong类吧~ RedisAtomicLong类的构造方法如下: 构造方法一: public RedisAtomicLong(java.lang.String redisCounter, RedisConnectionFacto

1.概念: UV(Unique Visitor):独立访客,将每个独立上网电脑(以cookie为依据)视为一位访客,一天之内(00:00-24:00),访问您网站的访客数量.一天之内相同cookie的访问只被计算1次: PV(Page View):访问量,即页面浏览量或者点击量,用户每次对网站的访问均被记录1次.用户对同一页面的多次访问,访问量值累计: 统计独立IP:00:00-24:00内相同IP地址只被计算一次,做网站优化的朋友最关心这个: 2.日志输出格式: 172.16.0.70 - -

使用Redis來生成主鍵ID策略,這裡主要使用 RedisAtomicLong 類來實現主鍵生成策略.具體代碼如下: /** * @Description: 获取自增长值 * @param key key * @return */ public static Long getIncr(String key) { RedisAtomicLong redisAtomicLong = new RedisAtomicLong(key,redisTemplate.getConnectionFactory(

1.统计客户忘问量 2.查询某位ID客户是否登录 一亿用户,统计数据10M左右,比较省空间 set usercount 0 设置一个变量,用于记录客户访问量setbit usercount 2 0   两部操作将所有位数都变成0setbit usercount 3 0 bitcount usercount ID 8888 用户登录setbit usercount 4999 1     将4999位改成1,记录4999登陆过bitcount usercount     统计有多少位是1,统计出客户

1.用户通过分类.属性进来分页时 如果没有缓存,就读数据库前10页的数据Id,转为json,根据cate_分类1+cate_分类2+cate_分类3+arr_属性1+arr_属性2+arr_属性3作为 key值存储 2.有缓存时,就直接读缓存的分页数据Id,根据分页数,找出分页的ID,将分页id串成字符串,从数据库查询出数据 3.将查询出的数据和有序的数据ID进行排序 4.返回给前端用户

awk运算 awk以脚本方式运行 #!/bin/awk BEGIN{ arr[1]="maotai"; arr[2]="maotai" for(k in arr) print k,arr[k] } [root@n1 ~]# awk -f a.sh 1 maotai 2 maomao awk以命令行方法 [root@n1 ~]# awk 'BEGIN{arr[1]="maotai"; arr[2]="maotai";} END{

–bigkeys redis-cli -h <host> -p <port> -n <db> --bigkeys 这条命令会从指定的 Redis DB 中持续采样,实时输出当时得到的 value 占用空间最大的 key 值,并在最后给出各种数据结构的 biggest key 的总结报告: user $ redis-cli -h myhost -p 12345 --bigkeys # Scanning the entire keyspace to find biggest