统计Redis实现独立用户访问统计（redis独立用户访问）

统计Redis实现独立用户访问统计

Redis是一款高性能的键值存储数据库，其支持多种数据结构，比如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等，同时也支持发布/订阅、事务、Lua脚本等功能。这些特性为Redis在实现缓存、计数器、消息队列等场景中提供了不错的支持和灵活性。

针对网站应用中的用户访问统计，我们可以通过Redis提供的一些数据结构和命令，实现一个简单而高效的方案。下面就来介绍一下如何使用Redis实现独立用户访问统计。

我们需要确定一些计算指标，比如统计周期、用户区分方式等。在本篇文章中，我们假设统计周期为1天，用户区分方式为cookie。

那么，我们就可以通过以下步骤来实现统计：

1. 在用户访问时，通过读取或设置cookie的方式，获取或生成用户标识(uid)。

2. 将当前时间转换为统计周期的起始时间(start)，比如将当前时间的小时、分钟、秒、毫秒部分清零，并将其作为统计周期的起始时间。

下面是一个示例代码：

“`python

import datetime

import redis

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

def get_uid(request):

uid = request.COOKIES.get(‘uid’)

if not uid:

uid = ‘user_%s’ % uuid.uuid4().hex

request.COOKIES[‘uid’] = uid

return uid

def get_start_time():

now = datetime.datetime.now()

start = now.replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)

return int(start.timestamp())

def record_visit(request):

uid = get_uid(request)

start = get_start_time()

key = ‘visit:%s:%d’ % (uid, start)

r.incr(key)


在代码中，我们使用Redis Python客户端库来连接Redis数据库，并实现了三个函数：

- get_uid(request)用于获取或生成用户标识。

- get_start_time()用于获取统计周期的起始时间。

- record_visit(request)用于记录用户访问。

在record_visit函数中，我们通过uid和start来构造一个Redis哈希键(key)，表示该用户在该统计周期内的访问次数。然后使用Redis的incr命令对该键进行自增操作，从而实现了访问次数的统计。incr命令会返回键的最新值，在本例中就是该用户在该周期内的访问次数。

至此，我们已经完成了用户访问统计的功能实现。但是，如果我们需要获取整个网站在某个统计周期的总访问量，就需要进行更加复杂的聚合操作。

这里，我们可以借助Redis的sorted set数据类型实现聚合。具体思路是将所有用户在某个统计周期内的访问次数存储到一个sorted set中，然后通过Redis提供的sorted set命令，对该set进行聚合计算。

以下是修改后的代码：

```python
import datetime
import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_uid(request):
    uid = request.COOKIES.get('uid')
    if not uid:
        uid = 'user_%s' % uuid.uuid4().hex
        request.COOKIES['uid'] = uid
    return uid
def get_start_time():
    now = datetime.datetime.now()
    start = now.replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
    return int(start.timestamp())
def record_visit(request):
    uid = get_uid(request)
    start = get_start_time()
    key = 'visit:%s:%d' % (uid, start)
    r.incr(key)

def aggregate_visits(start):
    end = start + (24 * 3600 - 1)
    keys = r.keys('visit:*:%d' % start)
    if not keys:
        return 0
    pipeline = r.pipeline()
    for key in keys:
        pipeline.get(key)
    values = pipeline.execute()
    zset_key = 'visits:%d' % start
    data = {}
    for i, value in enumerate(values):
        uid_start = keys[i].rfind(':') + 1
        uid = keys[i][uid_start:]
        data[uid] = int(value)
    r.zadd(zset_key, data)
    r.expire(zset_key, 7 * 24 * 3600)
    visits = r.zrangebyscore(zset_key, start, end, withscores=True)
    return sum(score for uid, score in visits)

start = get_start_time()
record_visit(request)
visits = aggregate_visits(start)