Redis案例实战之Bitmap、Hyperloglog、GEO

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Redis案例实战之Bitmap、Hyperloglog、GEO

经典面试题

面试题1

抖音电商直播，主播介绍的商品有评论，一个商品对应了一系列的评论，排序+展现+取前10条记录

用户在手机APP上的签到打卡信息：一天对应一系列用户的签到记录，新浪微博、钉钉签到，来没来如何统计？

应用网站上的网页访问信息：一个网页对应一系列的访问点击，淘宝网首页，每天有多少人浏览首页？

你们公司系统上线后，说一下UV、PV、DAU分别是多少？

面试题2

面试问

记录对集合中的数据进行统计

在移动应用中，需要统计每天的新增用户数和第2天的留存用户数；

在电商网站的商品评论中，需要统计评论列表中的最新评论；

在签到打卡中，需要统计一个月内连续打卡的用户数；

在网页访问记录中，需要统计独立访客（Unique Visitor，UV）量。

痛点：类似今日头条、抖音、淘宝这样的额用户访问级别都是亿级的，请问如何处理？

需求痛点

亿级数据的收集+清洗+统计+展现

一句话：存的进+取得快+多维度

真正有价值的是统计…

统计的类型有哪些？

亿级系统中常见的四种统计

聚合统计

统计多个集合元素的聚合结果，就是前面讲解过的交差并等集合统计

排序统计

抖音短视频最新评论留言的场景，请你设计一个展现列表。这个主要考察的就是数据结构和设计思路

设计思路

以抖音vcr最新的留言评价为案例，所有评论需要两个功能，按照时间排序(正序、反序)+分页显示

能够排序+分页显示的redis数据结构是什么合适？

在面对需要展示最新列表、排行榜等场景时，如果数据更新频繁或者需要分页显示的话，建议使用Zset

按照时间戳进行排列即可。

二值统计

集合元素的取值就只有0和1两种。

在钉钉上班签到打卡的场景中，我们只用记录有签到（1）或没签到（0）特指bigmap

基数统计

指统计一个集合中不重复的元素个数，特指hyperloglog

Hyperloglog

行业术语

什么是UV

Unique Visitor 独立访客，一般理解为客户单ip，一般需要做去重考虑。

什么是PV

Page View 页面浏览量，不需要考虑去重

什么是DAU

Daily Active User 日活跃用户量：登陆或者使用了某个产品的用户数（去掉重复登陆的用户）

常用于反应网站、互联网应用或者网络游戏的运营情况

什么是MAU

Monthly Active User：月活跃用户量

需求

很多计数类场景，比如 每日注册 IP 数、每日访问 IP 数、页面实时访问数 PV、访问用户数 UV等。

因为主要的目标高效、巨量地进行计数，所以对存储的数据的内容并不太关心。

也就是说它只能用于统计巨量数量，不太涉及具体的统计对象的内容和精准性。

统计单日一个页面的访问量(PV)，单次访问就算一次。

统计单日一个页面的用户访问量(UV)，即按照用户为维度计算，单个用户一天内多次访问也只算一次。

多个key的合并统计，某个门户网站的所有模块的PV聚合统计就是整个网站的总PV。

Hyperloglog是什么？

基数

是一种数据集，去重复后的真实个数

去重复统计功能的基数估计算法，就是Hyperloglog

基数统计

用于统计一个集合中不重复的元素个数，就是对集合去重复后剩余元素的计算

总之就是去重脱水后的真实数据

基本命令

原理

如果说去重统计你会先想到那些方式呢？

HashSet

bitmap

如果数据显较大亿级统计,使用bitmaps同样会有这个问题。

bitmap是通过用位bit数组来表示各元素是否出现，每个元素对应一位，所需的总内存为N个bit。

基数计数则将每一个元素对应到bit数组中的其中一位，比如bit数组010010101(按照从零开始下标，有的就是1、4、6、8)。

新进入的元素只需要将已经有的bit数组和新加入的元素进行按位或计算就行。这个方式能大大减少内存占用且位操作迅速。

But，假设一个样本案例就是一亿个基数位值数据，一个样本就是一亿

如果要统计1亿个数据的基数位值,大约需要内存100000000/8/1024/1024约等于12M,内存减少占用的效果显著。

这样得到统计一个对象样本的基数值需要12M。

如果统计10000个对象样本(1w个亿级),就需要117.1875G将近120G，可见使用bitmaps还是不适用大数据量下(亿级)的基数计数场景，

但是bitmaps方法是精确计算的。

结论

样本元素越多，内存消耗急剧增大，难以管控+各种慢，对于亿级统计不太适合，大数据害死人，简单说就是量变引起质变。

方法

通过牺牲准确率来换取空间，对于不要求绝对准确率的场景下可以使用，因为概率算法不直接存储数据本身，

通过一定的概率统计方法预估基数值，同时保证误差在一定范围内，由于又不储存数据故此可以大大节约内存。

HyperLogLog就是一种概率算法的实现。

原理

其本质就只是进行不重复的技术统计，不是集合也不保存数据，只记录数量而不是具体内容。

但是缺点就是有误差，其提供不准确的去重计数方案，牺牲准确率来换取空间，官网上说误差仅仅只是0.81%左右。

这个误差如何得来的呢？

淘宝网站首页亿级UV的Redis统计方案

需求

UV的统计需要去重，一个用户一天内的多次访问只能算作一次

淘宝、天猫首页的UV，平均每天是1~1.5亿左右

每天存1.5亿的IP，访问者来了后先去查是否存在，不存在就加入

方案设计

mysql

数据量太大，且没意义

redis的hash结构存储

redis——hash = <keyDay,<ip,1>>

按照ipv4的结构来说明，每个ipv4的地址最多是15个字节(ip = “192.168.111.1”，最多xxx.xxx.xxx.xxx)

某一天的1.5亿 * 15个字节= 2G，一个月60G，redis死定了。o(╥﹏╥)o

hyperloglog

HyperLogLogService

@Service
@Slf4j
public class HyperLogLogService
{
    @Resource
    private RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 模拟后台有用户点击首页，每个用户来自不同ip地址
     */
    @PostConstruct
    public void init()
    {
        log.info("------模拟后台有用户点击首页，每个用户来自不同ip地址");
        new Thread(() -> {
            String ip = null;
            for (int i = 1; i <=200; i++) {
                Random r = new Random();
                ip = r.nextInt(256) + "." + r.nextInt(256) + "." + r.nextInt(256) + "." + r.nextInt(256);

                Long hll = redisTemplate.opsForHyperLogLog().add("hll", ip);
                log.info("ip={},该ip地址访问首页的次数={}",ip,hll);
                //暂停几秒钟线程
                try { TimeUnit.SECONDS.sleep(3); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            }
        },"t1").start();
    }

}

GEO

经典面试题

面试题说明：

移动互联网时代LBS应用越来越多，交友软件中附近的小姐姐、外卖软件中附近的美食店铺、打车软件附近的车辆等等。

那这种附近各种形形色色的XXX地址位置选择是如何实现的？

会有什么问题呢？

1.查询性能问题，如果并发高，数据量大这种查询是要搞垮mysql数据库的

2.一般mysql查询的是一个平面矩形访问，而叫车服务要以我为中心N公里为半径的圆形覆盖。

3.精准度的问题，我们知道地球不是平面坐标系，而是一个圆球，这种矩形计算在长距离计算时会有很大误差，mysql不合适

地理知识说明

经纬度

经度与纬度的合称组成一个坐标系统。又称为地理坐标系统，它是一种利用三度空间的球面来定义地球上的空间的球面坐标系统，能够标示地球上的任何一个位置。

经线和纬线

是人们为了在地球上确定位置和方向的，在地球仪和地图上画出来的，地面上并线。

和经线相垂直的线叫做纬线(纬线指示东西方向)。纬线是一条条长度不等的圆圈。最长的纬线就是赤道。

因为经线指示南北方向，所以经线又叫子午线。 国际上规定，把通过英国格林尼治天文台原址的经线叫做0°所以经线也叫本初子午线。在地球上经线指示南北方向，纬线指示东西方向。

东西半球分界线：东经160° 西经20°

经度和维度

经度(longitude)：东经为正数，西经为负数。东西经

纬度(latitude)：北纬为正数，南纬为负数。南北纬

命令

GEOPOS添加经纬度坐标

命令如下：

GEOADD city 116.403963 39.915119 “天安门” 116.403414 39.924091 “故宫” 116.024067 40.362639 “长城”

解决中文乱码

GEOPOS返回经纬度

GEOHASH返回坐标的geohash表示

geohash算法生成的base32编码值

GEODIST两个位置之间距离

GEORADIUS

以半径为中心，查找附近的

georadius 以给定的经纬度为中心， 返回键包含的位置元素当中， 与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素。

GEORADIUS city 116.418017 39.914402 10 km withdist withcoord count 10 withhash desc

GEORADIUS city 116.418017 39.914402 10 km withdist withcoord count 10 desc

WITHDIST: 在返回位置元素的同时， 将位置元素与中心之间的距离也一并返回。 距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。
WITHCOORD: 将位置元素的经度和维度也一并返回。
WITHHASH: 以 52 位有符号整数的形式， 返回位置元素经过原始 geohash 编码的有序集合分值。 这个选项主要用于底层应用或者调试， 实际中的作用并不大
COUNT 限定返回的记录数。

GEORADIUSBYMEMBER

美团地图位置附近的酒店推送

需求分析

高德地图附近的人或者一公里以内的各种营业厅、加油站、理发店、超市…

找个单车

架构设计

编码实现

GeoService

@Service
@Slf4j
public class GeoService
{
    public static final String CITY ="city";

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    public String geoAdd()
    {
        Map<String, Point> map= new HashMap<>();
        map.put("天安门",new Point(116.403963,39.915119));
        map.put("故宫",new Point(116.403414 ,39.924091));
        map.put("长城" ,new Point(116.024067,40.362639));

        redisTemplate.opsForGeo().add(CITY,map);

        return map.toString();
    }

    public Point position(String member) {
        //获取经纬度坐标
        List<Point> list= this.redisTemplate.opsForGeo().position(CITY,member);
        return list.get(0);
    }


    public String hash(String member) {
        //geohash算法生成的base32编码值
        List<String> list= this.redisTemplate.opsForGeo().hash(CITY,member);
        return list.get(0);
    }


    public Distance distance(String member1, String member2) {
        //获取两个给定位置之间的距离
        Distance distance= this.redisTemplate.opsForGeo().distance(CITY,member1,member2, RedisGeoCommands.DistanceUnit.KILOMETERS);
        return distance;
    }

    public GeoResults radiusByxy() {
        //通过经度，纬度查找附近的,北京王府井位置116.418017,39.914402
        Circle circle = new Circle(116.418017, 39.914402, Metrics.KILOMETERS.getMultiplier());
        //返回50条
        RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs args = RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs.newGeoRadiusArgs().includeDistance().includeCoordinates().sortAscending().limit(50);
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> geoResults= this.redisTemplate.opsForGeo().radius(CITY,circle, args);
        return geoResults;
    }

    public GeoResults radiusByMember() {
        //通过地方查找附近
        String member="天安门";
        //返回50条
        RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs args = RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs.newGeoRadiusArgs().includeDistance().includeCoordinates().sortAscending().limit(50);
        //半径10公里内
        Distance distance=new Distance(10, Metrics.KILOMETERS);
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> geoResults= this.redisTemplate.opsForGeo().radius(CITY,member, distance,args);
        return geoResults;
    }
}

bitmap

大厂真实面试题案例

日活统计

连续签到打卡

最近一周的活跃用户

统计指定用户一年之中的登陆天数

某用户按照一年365天，那几天登陆过？那几天没登录？全年中登录的天数共计多少？

是什么？

说明：用String类型作为底层数据结构实现的一种统计二值状态的数据类型

位图本质是数组，它是基于String数据类型的按位的操作。该数组由多个二进制位组成，每个二进制位都对应一个偏移量(我们可以称之为一个索引或者位格)。Bitmap支持的最大位数是2^{32位，它可以极大的节约存储空间，使用512M内存就可以存储多大42.9亿的字节信息(2}32 = 4294967296)

能干嘛

用于状态统计

判断用户是否登录过，比如京东每日签到送京豆

电影、广告是否被点击播放过

钉钉打开上下班，签到统计

京东签到领京东豆

签到日历仅展示当月签到数据

签到日历需展示最近连续签到天数

假设当前日期是20210618，且20210616未签到

若20210617已签到且0618未签到，则连续签到天数为1

若20210617已签到且0618已签到，则连续签到天数为2

连续签到天数越多，奖励越大

所有用户均可签到

截至2020年3月31日的12个月，京东年度活跃用户数3.87亿，同比增长24.8%，环比增长超2500万，此外，2020年3月移动端日均活跃用户数同比增长46%假设10%左右的用户参与签到，签到用户也高达3千万。。。。。。o(╥﹏╥)o

小厂方法，传统mysql方式

建表

CREATE TABLE user_sign
(
  keyid BIGINT NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  user_key VARCHAR(200),#京东用户ID
  sign_date DATETIME,#签到日期(20210618)
  sign_count INT #连续签到天数
)

INSERT INTO user_sign(user_key,sign_date,sign_count)
VALUES ('20210618-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx','2020-06-18 15:11:12',1);

SELECT
    sign_count
FROM
    user_sign
WHERE
    user_key = '20210618-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx'
    AND sign_date BETWEEN '2020-06-17 00:00:00' AND '2020-06-18 23:59:59'
ORDER BY
    sign_date DESC
    LIMIT 1;

方法正确但是难以落地实现，o(╥﹏╥)o。

签到用户量较小时这么设计能行，但京东这个体量的用户（估算3000W签到用户，一天一条数据，一个月就是9亿数据）

对于京东这样的体量，如果一条签到记录对应着当日用记录，那会很恐怖…

如何解决这个痛点？

1 一条签到记录对应一条记录，会占据越来越大的空间。

2 一个月最多31天，刚好我们的int类型是32位，那这样一个int类型就可以搞定一个月，32位大于31天，当天来了位是1没来就是0。

3 一条数据直接存储一个月的签到记录，不再是存储一天的签到记录。

大厂方法，基于Redis的Bitmap实现签到日历

在签到统计时，每个用户一天的签到用1个bit位就能表示，

一个月（假设是31天）的签到情况用31个bit位就可以，一年的签到也只需要用365个bit位，根本不用太复杂的集合类型

命令

setbit

setbit key offset value

setbit键 偏移位 0或1

Bitmap的偏移量是从零开始算的

getbit

getbit key offset

setbit和getbit案例说明

按年去存储一个用户的签到情况，365 天只需要 365 / 8 ≈ 46 Byte，1000W 用户量一年也只需要 44 MB 就足够了。

假如是亿级的系统，

每天使用1个1亿位的Bitmap约占12MB的内存（10^8/8/1024/1024），10天的Bitmap的内存开销约为120MB，内存压力不算太高。在实际使用时，最好对Bitmap设置过期时间，让Redis自动删除不再需要的签到记录以节省内存开销。

strlen

统计字节数占用多少

bitcount

全部键里面含有1的有多少个？

一年365天，全年天天登录占用多少字节

bitop

连续2天都签到的用户

加入某个网站或者系统，它的用户有1000W，做个用户id和位置的映射

比如0号位对应用户id：uid-092iok-lkj

比如1号位对应用户id：uid-7388c-xxx