拼多多后台开发面试真题：如何用Redis统计独立用户访问量

灰太狼 2022-01-26 07:47 216阅读 0赞

【原创】 沙茶敏碎碎念 2019-05-28 07:01:00

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？**

![拼多多后台开发面试真题：如何用Redis统计独立用户访问量][Redis]

**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：

**1. 如果用户登陆过，那么我们就使用用户的id；**

**2. 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可以使用用户的id或者随机标识，value可以简单设置为1。

当我们要统计某一个网站某一天的访问量的时候，就可以直接使用**HLEN**来得到最终的结果了。

**HSET KEY\_NAME FIELD VALUE**

![拼多多后台开发面试真题：如何用Redis统计独立用户访问量][Redis 1]

**优点**：简单，容易实现，查询也是非常方便，数据准确性非常高。

**缺点**：占用内存过大。随着key的增多，性能也会下降。小网站还行，拼多多这种数亿PV的网站肯定受不了

**使用Bitset**

我们知道，对于一个32位的int，如果我们只用来记录id，那么只能够记录一个用户，但如果我们转成2进制，每位用来表示一个用户，那么我们就能够一口气表示32个用户，空间节省了32倍！对于有大量数据的场景，如果我们使用bitset，那么，可以节省非常多的内存。对于没有登陆的用户，我们也可以使用哈希算法，把对应的用户标识哈希成一个数字id。bitset非常的节省内存，假设有1亿个用户，也只需要100000000/8/1024/1024约等于12兆内存。

![拼多多后台开发面试真题：如何用Redis统计独立用户访问量][Redis 2]

Redis已经为我们提供了**SETBIT**的方法，使用起来非常的方便，我们可以看看下面的例子，我们在item页面可以不停地使用**SETBIT**命令，设置用户已经访问了该页面，也可以使用**GETBIT**的方法查询某个用户是否访问。最后我们通过**BITCOUNT**可以统计该网页每天的访问数量。

**setbit key offset value**

![拼多多后台开发面试真题：如何用Redis统计独立用户访问量][Redis 3]

**优点**占用内存更小，查询方便，可以指定查询某个用户，数据可能略有瑕疵，对于非登陆的用户，可能不同的key映射到同一个id，否则需要维护一个非登陆用户的映射，有额外的开销。

**缺点**如果用户非常的稀疏，那么占用的内存可能比方法一更大。

**使用概率算法**

对于拼多多这种多个页面都可能非常多访问量的网站，如果所需要的数量不用那么准确，可以使用概率算法，事实上，我们对一个网站的UV的统计，1亿跟1亿零30万其实是差不多的。在Redis中，已经封装了HyperLogLog算法，他是一种基数评估算法。这种算法的特征，一般都是数据不存具体的值，而是存用来计算概率的一些相关数据。

![拼多多后台开发面试真题：如何用Redis统计独立用户访问量][Redis 4]

当用户访问网站的时候，我们可以使用**PFADD**命令，设置对应的命令，最后我们只要通过**PFCOUNT**就能顺利计算出最终的结果，因为这个只是一个概率算法，所以可能存在0.81%的误差。

**优点**占用内存极小，对于一个key，只需要12kb。对于拼多多这种超多用户的特别适用。

**缺点**查询指定用户的时候，可能会出错，毕竟存的不是具体的数据。总数也存在一定的误差。

![拼多多后台开发面试真题：如何用Redis统计独立用户访问量][Redis 5]

好了，上面就是常见的3种适用Redis统计网站用户访问数的方法了。今天的介绍我们就讲到这里，如果你有兴趣，欢迎关注我，除了分享算法相关的，最近主要会讲一些redis的原理与应用。近期还准备了一些AI相关的知识，整理后会和大家继续分享。大家的支持是我继续唠嗑的动力。同名公众号（沙茶敏碎碎念）

[Redis]: http://p1.pstatp.com/large/dfic-imagehandler/04d6da96-3e33-4ee0-9011-6eabbce1dd1f
[Redis 1]: http://p1.pstatp.com/large/pgc-image/e86b73170f874f49874d206001caf640
[Redis 2]: /images/20220126/9423f07de96d469e8156cecf9884b875.png
[Redis 3]: /images/20220126/51a12ed932e34e73bb1733e2e45625b1.png
[Redis 4]: http://p1.pstatp.com/large/pgc-image/4a9ec6bfc8d44c278737d85525e74178
[Redis 5]: http://p1.pstatp.com/large/dfic-imagehandler/68d87c96-c1d5-48d4-9a16-8e0bcb92a2ba