用户签到与UA统计

在现代应用中，用户签到和 UV 统计是常见的功能，它们对于了解用户行为、优化产品体验以及进行数据分析都具有重要意义。本文将对黑马点评项目中用户签到和 UV 统计的相关内容进行深入探讨和优化。

BitMap用户签到

BitMap 用户签到简介

签到信息统计方式：我们采用按月统计用户签到信息的方式，将签到记录标记为 1，未签到记录为 0。通过将每一个 bit 位与当月的每一天相对应，形成了一种映射关系。这种用 0 和 1 来标示业务状态的思路被称为位图（BitMap）。
Redis 实现方式：在 Redis 中，BitMap 是利用 string 类型数据结构来实现的。由于 string 类型的限制，BitMap 的最大上限是 512M，转换为 bit 则是 2^32 个 bit 位。

BitMap 的操作命令：
- SETBIT：向指定位置（offset）存入一个 0 或 1。
- GETBIT：获取指定位置（offset）的 bit 值。
- BITCOUNT：统计 BitMap 中值为 1 的 bit 位的数量。
- BITFIELD：操作（查询、修改、自增）BitMap 中 bit 数组中的指定位置（offset）的值。
- BITFIELD_RO：获取 BitMap 中 bit 数组，并以十进制形式返回。
- BITOP：将多个 BitMap 的结果做位运算（与、或、异或）。
- BITPOS：查找 bit 数组中指定范围内第一个 0 或 1 出现的位置。

代码：

        @Override
        public Result sign() {
            Long userId = UserHolder.getUser().getId();
            String keySuffix = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern(":yyyyMM"));
            String key = USER_SIGN_KEY + userId + keySuffix;
            // 获取今天是第几天
            int dayOfMonth = LocalDateTime.now().getDayOfMonth();
            stringRedisTemplate.opsForValue().setBit(key, dayOfMonth - 1, true);
            return Result.ok();
        }

在业务逻辑中，

首先获取当前用户的 ID，并根据当前时间生成一个键的后缀（格式为 ":yyyyMM"）。
然后，构建完整的键（USER_SIGN_KEY + userId + keySuffix）。
接下来，获取今天是本月的第几天，并使用stringRedisTemplate.opsForValue().setBit方法将对应位置的 bit 值设置为 1，表示用户在这一天签到。
最后，返回签到成功的结果。

签到统计

统计方式：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，即连续签到天数。
获取签到数据的方法：使用BITFIELD key GET u[dayOfMonth] 0命令来获取本月到今天为止的所有签到数据。

        @Override
        public Result signCount() {
            Long userId = UserHolder.getUser().getId();
            LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
            String keySuffix = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern(":yyyyMM"));
            String key = USER_SIGN_KEY + userId + keySuffix;
            int dayOfMonth = now.getDayOfMonth();
            List<Long> result = stringRedisTemplate.opsForValue().bitField(
                    key,
                    BitFieldSubCommands.create()
                           .get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(dayOfMonth)).valueAt(0)
            );
            if (result == null || result.isEmpty()) {
                return Result.ok(0);
            }
            Long num = result.get(0);
            if (num == null || num == 0) {
                return Result.ok(0);
            }
            int count = 0;
            while (true) {
                if ((num & 1) == 0) {
                    break;
                } else {
                    count++;
                }
                num >>>= 1;
            }
            return Result.ok(count);
        }

在业务逻辑中，同样根据用户 ID 和当前时间生成键，然后获取今天是本月的第几天。使用stringRedisTemplate.opsForValue().bitField方法执行BITFIELD命令获取签到数据。如果结果为空或为空列表，则返回签到次数为 0。否则，获取结果中的第一个数，并通过位运算逐位判断，统计连续签到的天数。最后，返回签到次数的结果。

UA统计

UV 和 PV 的概念
- UV（Unique Visitor）：全称独立访客量，指通过互联网访问、浏览该网页的自然人。在 1 天内，同一个用户多次访问该网站，只记录 1 次。
- PV（Page View）：全称页面访问量或点击量，用户每访问网站的一个页面，记录 1 次 PV。如果用户多次打开页面，则记录多次 PV。PV 通常用来衡量网站的流量。
Hyperloglog 简介
- 算法来源：Hyperloglog（HLL）是从 Loglog 算法派生的一种概率算法，主要用于确定非常大的集合的基数，而不需要存储集合中的所有值。https://juejin.cn/post/6844903785744056333#heading-0
- Redis 实现：在 Redis 中，HLL 是基于 string 结构实现的。
- 内存和误差：单个 HLL 的内存永远小于 16kb，其测量结果是概率性的，有小于 0.81％的误差。
在 UV 统计中的应用 在统计网站的 UV 时，可以使用 HLL 来存储访问用户的信息。当用户访问网站时，将用户的标识添加到 HLL 中。然后，使用 HLL 的相关命令来统计 UV。由于 HLL 具有高效的空间利用率和较低的误差率，适用于处理大规模数据的基数统计，尤其在对精度要求不是特别高的场景中，能够有效地节省内存并快速得出近似的统计结果。

用户签到与UA统计

BitMap用户签到​

签到统计​

UA统计​

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签到统计

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