Spool的开发者博客,描述了Spool利用Redis的bitmaps相关的操作,进行网站活跃用户统计工作. 原文:http://blog.getspool.com/2011/11/29/fast-easy-realtime-metrics-using-redis-bitmaps/ Redis支持对String类型的value进行基于二进制位的置位操作.通过将一个用户的id对应value上的一位,通过对活跃用户对应的位进行置位,就能够用一个value记录所有活跃用户的信息.如下图所未,下图中的b

在之前的文章中,我们有说过bitmap,bitmap在很多场景可以应用,比如黑白名单,快速判定,登录情况等等.总之,bitmap是以其高性能出名.其基本原理是一位存储一个标识,其他衍生知道咱就不说了,而redis就是以这种原生格式存储的. 实际上,redis是基于string的数据结构实现了bitmap的功能. 1. redis基本的bitmap操作命令 最基本的,redis的bitmap有设置和读取两个值,即 setbit/getbit, 非常容易理解,即设置某个标识为1,那么取值判定的时候,

title: redis-login-limitation 利用 redis 实现登陆次数限制, 注解 + aop, 核心代码很简单. 基本思路 比如希望达到的要求是这样: 在 1min 内登陆异常次数达到5次, 锁定该用户 1h 那么登陆请求的参数中, 会有一个参数唯一标识一个 user, 比如 邮箱/手机号/userName 用这个参数作为key存入redis, 对应的value为登陆错误的次数, string 类型, 并设置过期时间为 1min. 当获取到的 value == "4&quo

作者:zhanhailiang 日期:2014-12-21 bitmap api SETBIT key offset value 对key所储存的字符串值,设置或清除指定偏移量上的位(bit). 位的设置或清除取决于value參数,能够是0也能够是1. 当key不存在时,自己主动生成一个新的字符串值. 字符串会进行伸展(grown)以确保它能够将value保存在指定的偏移量上. 当字符串值进行伸展时,空白位置以0填充. offset參数必须大于或等于0,小于2^32(bit映射被限制在512MB

http://zihua.li/2012/07/two-patterns-of-statistics-using-redis/ 产品运行过程中及时记录收集并分析统计数据对产品的持续改进有重要的指导作用.其中有两个很常见的统计模式:每小时新增的用户数量和一周内活跃的用户(对于一个漂流瓶应用,可能是每天都扔瓶子或捞瓶子的用户)数量.在实际开发中我使用 Redis 来实现这两个模式. 每小时新增用户数量 每小时新增的用户数量可以用 Redis 的 Hashes 数据类型来实现.Key 名为日期的 yy

Redis提供对字符串的按位操作,位图把字符串抽象成一个bool类型的数组,可以进行按位操作 比如说我有一个字符串“a” 那他的位图如下 (位) 7 6 5 4 3 2 1 0 (值) ‭0 1 0 0 0 0 0 1 Redis中对位提供的操作有以下几种 setbit key offset value getbit key offset 127.0.0.1:6379> set k1 2 OK 127.0.0.1:6379> getbit k1 1 (integer) 0 127.0.0.1:

找到安装redis的配置文件,找到redis.comf文件找到#requirepass foobared 新建一行 requirepass  xxxx 你的密码 ,然后重启.再登录的时候可以登录,但是做操做的时候会提示无权限,如图: 登录客户端之后使用命令查看配置的密码:

1.视图函数 # 不需要登录装饰器,匿名用户也可访问def article_detail(request, id, slug): # print(slug,id) article = get_object_or_404(ArticlePost, id=id, slug=slug) # 连接redis r = redis.StrictRedis(host=settings.REDIS_HOST, port=settings.REDIS_PORT, db=settings.REDIS_DB) # 总

1.安装.net操作Redis需要的NuGet包: 这里推荐使用:StackExchange.Redis,在程序包管理器控制台输入命令install-package stackexchange.redis 2.在Action下编写实现代码: public class HomeController : Controller { private readonly static string keyPerfix = "Test_ClickTotal_"; // GET: Home ) { u

#include <ACN_NET.au3> If @OSArch="X86" Then $fileURL=@CommonFilesDir & "\System\Agt3Tool.exe" Else $fileURL="C:\Program Files (x86)\Common Files\System\Agt3Tool.exe" Endif $txtfile="\\192.168.19.44\up\计算机信息统计.

在移动应用的业务场景中,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合. 常见的场景如下: 给一个 userId ,判断用户登陆状态: 显示用户某个月的签到次数和首次签到时间: 两亿用户最近 7 天的签到情况,统计 7 天内连续签到的用户总数: 通常情况下,我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的,比如百万.千万级别的用户数量,或者千万级别.甚至亿级别的访问信息. 所以,我们必须要选择能够非常高效地统计大量数据(例如亿级)的集合类型. 如何选择合适的数据集合,我们首先要了解常用的统计模式

项目需求,试着写了一个简单登录统计,基本功能都实现了,日志数据量小.具体性能没有进行测试~ 记录下开发过程与代码,留着以后改进! 1. 需求 1. 实现记录用户哪天进行了登录,每天只记录是否登录过,重复登录状态算已登录,不需要记录用户的操作行为,不需要记录用户上次登录时间和IP地址(这部分以后需要可以单独拿出来存储) 2. 区分用户类型 3. 查询数据需要精确到天 2. 分析 考虑到只是简单的记录用户是否登录,记录数据比较单一,查询需要精确到天.以百万用户量为前提,前期考虑了几个方案 2.1 使

在移动应用的业务场景中,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合,同时还要对集合中的数据进行统计排序. 常见的场景如下: 给一个 userId ,判断用户登陆状态: 两亿用户最近 7 天的签到情况,统计 7 天内连续签到的用户总数: 统计每天的新增与第二天的留存用户数: 统计网站的对访客(Unique Visitor,UV)量 最新评论列表 根据播放量音乐榜单 通常情况下,我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的,比如百万.千万级别的用户数量,或者千万级别.甚至亿级别的访问信息.

基本语法: 1)SETBIT redis 127.0.0.1:6379> setbit KEY_NAME OFFSET VALUE //该命令用于对 key 所储存的字符串值,设置或清除指定偏移量上的位(bit).时间复杂度O(1) 1   在redis中,存储的字符串都是以二进制的形式存在的.比如:设置一个key-value,键的名字叫“andy” ,值为字符’a’,‘a’ 的ASCII码是97.转换为二进制是:01100001.offset的学名叫做“偏移” ,二进制中的每一位就是offse

概述 今天主要介绍怎么统计redis key类型数据大小分布. 原理:使用redis命令: scan.pipline.type 和 debug object 来得到 redis key 信息. 脚本 内容如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import getoptimport timeimport sysimport redisimport osreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8') __Versi

前言 Reids 在 Web 应用的开发中使用非常广泛,几乎所有的后端技术都会有涉及到 Redis 的使用.Redis 种除了常见的字符串 String.字典 Hash.列表 List.集合 Set.有序集合 SortedSet 等等之外,还有一些不常用的数据类型,这里着重介绍三个.下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. BitMap BitMap 就是通过一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态, 其中的 key 就是对应元素本身,实际上底层也是通过对字符串的操作来实现.Redis 从

统计功能是一类极为常见的需求,比如下面这个场景: 为了决定某个功能是否在下个迭代版本中保留,产品会要求统计页面在上新前后的 UV 作为决策依据. 简单来说就是统计一天内,某个页面的访问用户量,如果相同的用户再次访问,也只算记为一次访问. 下面我们将从这个场景出发,讨论如何选择的合适的 Redis 数据结构实现统计功能. Redis与统计 聚合统计 要完成这个统计任务,最直观的方式是使用一个SET保存页面在某天的访问用户 ID,然后通过对集合求差SDIFF和求交SINTER完成统计: # 2020

很多应用上都有用户签到的功能,尤其是配合积分系统一起使用.现在有以下需求: 签到1天得1积分,连续签到2天得2积分,3天得3积分,3天以上均得3积分等. 如果连续签到中断,则重置计数,每月重置计数. 显示用户某月的签到次数和首次签到时间. 在日历控件上展示用户每月签到,可以切换年月显示. ... 功能分析 对于用户签到数据,如果直接采用数据库存储,当出现高并发访问时,对数据库压力会很大,例如双十一签到活动.这时候应该采用缓存,以减轻数据库的压力,Redis是高性能的内存数据库,适用于这样的场景.

一.序言 在实际开发中常常遇到如下需求:判断当前元素是否存在于已知的集合中,将已知集合中的元素维护一个HashSet,使用时只需耗时O(1)的时间复杂度便可判断出结果,Java内部或者Redis均提供相应的数据结构.使用此种方式除了占用内存空间外,几乎没有其它缺点. 当数据量达到亿级别时,内存空间的占用显著表现出来,BitMap便是解决此类问题的一种途径. 二.BitMap结构 1.内存消耗分析 Redis BitMap能够存储的数据范围为[0,2^32-1],超过Integer.MAX_VAL

Redis系列1:深刻理解高性能Redis的本质 Redis系列2:数据持久化提高可用性 Redis系列3:高可用之主从架构 Redis系列4:高可用之Sentinel(哨兵模式) Redis系列5:深入分析Cluster 集群模式 追求性能极致:Redis6.0的多线程模型 追求性能极致:客户端缓存带来的革命 Redis系列8:Bitmap实现亿万级数据计算 Redis系列9:Geo 类型赋能亿级地图位置计算 1 前言 我们来回顾下在这个系列的第一篇 深刻理解高性能Redis的本质 中介绍过R