眾所周至，拼多多的待遇也是高的可怕，在挖人方面也是不遺余力，對于一些工作3年的開發(fā)，稍微優(yōu)秀一點的，都給到30K的Offer。

當然，拼多多加班也是出名的，一周上6天班是常態(tài)，每天工作時間基本都是超過12個小時，也是相當辛苦的。

廢話不多說，今天我們來聊一聊拼多多的一道后臺面試真題，是一道簡單的架構(gòu)類的題目：

拼多多有數(shù)億的用戶，那么對于某個網(wǎng)頁，怎么使用Redis來統(tǒng)計一個網(wǎng)站的用戶訪問數(shù)呢？

1、Hash

哈希是Redis的一種基礎數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，Redis底層維護的是一個開散列，會把不同的key映射到哈希表上，如果是遇到關鍵字沖突，那么就會拉出一個鏈表出來。

當一個用戶訪問的時候，如果用戶登陸過，那么我們就使用用戶的id，如果用戶沒有登陸過，那么我們也能夠前端頁面隨機生成一個key用來標識用戶

當用戶訪問的時候，我們可以使用HSET命令，key可以選擇URI與對應的日期進行拼湊，field可以使用用戶的id或者隨機標識，value可以簡單設置為1。

當我們要統(tǒng)計某一個網(wǎng)站某一天的訪問量的時候，就可以直接使用HLEN來得到最終的結(jié)果了。

優(yōu)點：簡單，容易實現(xiàn)，查詢也是非常方便，數(shù)據(jù)準確性非常高。

缺點：占用內(nèi)存過大，。隨著key的增多，性能也會下降。小網(wǎng)站還行，拼多多這種數(shù)億PV的網(wǎng)站肯定受不了。

2、Bitset

我們知道，對于一個32位的int，如果我們只用來記錄id，那么只能夠記錄一個用戶，但如果我們轉(zhuǎn)成2進制，每位用來表示一個用戶，那么我們就能夠一口氣表示32個用戶，空間節(jié)省了32倍！

對于有大量數(shù)據(jù)的場景，如果我們使用bitset，那么可以節(jié)省非常多的內(nèi)存。推薦：Redis 21問，你會幾道？

對于沒有登陸的用戶，我們也可以使用哈希算法，把對應的用戶標識哈希成一個數(shù)字id。bitset非常的節(jié)省內(nèi)存，假設有1億個用戶，也只需要100000000/8/1024/1024約等于12兆內(nèi)存。

Redis已經(jīng)為我們提供了SETBIT的方法，使用起來非常的方便，我們可以看看下面的例子。

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我們在item頁面可以不停地使用SETBIT命令，設置用戶已經(jīng)訪問了該頁面，也可以使用GETBIT的方法查詢某個用戶是否訪問。最后我們通過BITCOUNT可以統(tǒng)計該網(wǎng)頁每天的訪問數(shù)量。

優(yōu)點：占用內(nèi)存更小，查詢方便，可以指定查詢某個用戶，數(shù)據(jù)可能略有瑕疵，對于非登陸的用戶，可能不同的key映射到同一個id，否則需要維護一個非登陸用戶的映射，有額外的開銷。

缺點：如果用戶非常的稀疏，那么占用的內(nèi)存可能比方法一更大。

3、概率算法

對于拼多多這種多個頁面都可能非常多訪問量的網(wǎng)站，如果所需要的數(shù)量不用那么準確，可以使用概率算法

事實上，我們對一個網(wǎng)站的UV的統(tǒng)計，1億跟1億零30萬其實是差不多的。

在Redis中，已經(jīng)封裝了HyperLogLog算法，他是一種基數(shù)評估算法。這種算法的特征，一般都是數(shù)據(jù)不存具體的值，而是存用來計算概率的一些相關數(shù)據(jù)。

當用戶訪問網(wǎng)站的時候，我們可以使用PFADD命令，設置對應的命令，最后我們只要通過PFCOUNT就能順利計算出最終的結(jié)果，因為這個只是一個概率算法，所以可能存在0.81%的誤差。

優(yōu)點：占用內(nèi)存極小，對于一個key，只需要12kb。對于拼多多這種超多用戶的特別適用。

缺點：查詢指定用戶的時候，可能會出錯，畢竟存的不是具體的數(shù)據(jù)?？倲?shù)也存在一定的誤差。

上面就是常見的3種適用Redis統(tǒng)計網(wǎng)站用戶訪問數(shù)的方法了。

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