目录在线用户统计的实现基于数据库实现基于Redis实现Redis的ZsetZset的部分操作一个示例在线用户服务的实现实现思路使用示例内存消耗分析最后
统计在线用户的数量，是应用很常见的需求了。如果需要精准的统计到用户是在线，离线状态，我想只有客户端和服务器通过保持一个TCP长连接来实现。如果应用本身并非一个IM应用的话，这种方式成本极高。
现在的应用都趋向于使用心跳包来标识用户是否在线。用户登录后，每隔一段时间，往服务器推送一个消息，表示当前用户在线。服务器则可以定义一个时间差，例如：5分钟内收到过客户端心跳消息，视为在线用户。
在线用户统计的实现
基于数据库实现
最简单的办法，就是在用户表，添加一个最后心跳包的日期时间字段 last_active。服务器收到心跳后，每次都去更新这个字段为当前的最新时间。
如果要查询最近5分钟活跃的用户数量，就可以简单的通过一句SQL完成。
SELECT COUNT(1) AS `online_user_count` FROM `user` WHERE `last_active` BETWEEN '2020-12-22 13:00:00' AND '020-12-22 13:05:00';
弊端也是显而易见，为了提高检索效率，不得不为last_active字段添加索引，而因为心跳的更新，会导致频繁的重新维护索引树，效率极其低下。
基于Redis实现
这是比较理想的一种实现方式了，Redis基于内存进行读写，性能自然比关系型数据库好得多，而且它所提供的Zset可以很方便的构建出一个在线用户的统计服务。
Redis的Zset
这里不会涉及太多redis的东西，简单说明以下zset。它是一个有序的set集合，集合中的每个元素由2个东西组成
member 既然是集合，那么它便是集合中的元素，并且不能重复 score 既然是有序的，它就是用于排序的权重字段
Zset的部分操作
添加元素
ZADD key score member [score member ...]
一次性添加一个或者多个元素到集合，如果member已经存在则会使用当前score进行覆盖
统计所有的元素数量
ZCARD key
统计score值在min和max之间元素数量
ZCOUNT key min max
删除score值在min和max之间的元素
ZREMRANGEBYSCORE key min max
一个示例
我打算，用一个zset存储我内心中编程语言的评分排名，这个key叫做lang
添加信息，返回新添加的元素个数
> zadd lang 999 php 10 java 9 go 8 python 7 javascript"5"
查看添加的数量
> zcard lang"5"
查看评分在8 – 10之间的元素个数，有3个
> zcount lang 8 10"3"
删除评分在8 – 1000的元素，返回删除的个数
> ZREMRANGEBYSCORE lang 8 1000"4"
在线用户服务的实现
知道了zset后，就可以实现一个在线用户的统计服务了。
实现思路
客户端每隔5分钟发送一个心跳到服务器，服务器根据会话获取到用户的ID，作为zset的member存入zset，score便是当前收到心跳的时间戳，当同一个用户第二次发送心跳的时候，就会更新他对应的score值，由于更新是在内存，这个速度相当快。
zadd users 1608616915109 10000
需要统计出在线用户的数量，本质上就是需要统计出，最近5分钟有发送心跳的用户，通过zcount可以很轻松的统计出来。通过程序获取到当前的时间戳，作为maxScore，时间戳减去5分钟后作为minScore。
zcount users 1608616615109 1608616915109
因为某些用户可能长时间没有登录过了，可以通过ZREMRANGEBYSCORE进行清理。通过程序获取到当前的时间戳，减去5分钟后作为maxScore，使用0， 作为minScore，表示清理所有超过5分钟没有发送过心跳包的用户。
ZREMRANGEBYSCORE users 0 1608616615109
实现代码
import java.time.Duration;import java.time.Instant;import java.time.LocalDateTime;import java.time.ZoneId;import javax.annotation.Resource;import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;import org.springframework.stereotype.Component;/***** 在线用户统计** @author Administrator**/@Componentpublic class OnlineUserStatsService { private static final String ONLINE_USERS = "onlie_users"; @Resource private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; /** * 添加用户在线信息 * @param userId * @return */ public Boolean online(Integer userId) { return this.stringRedisTemplate.opsForZSet().add(ONLINE_USERS, userId.toString(), Instant.now().toEpochMilli()); } /** * 获取一定时间内，在线的用户数量 * @param duration * @return */ public Long count(Duration duration) { LocalDateTime now = LocalDateTime.now(); return this.stringRedisTemplate.opsForZSet().count(ONLINE_USERS, now.minus(duration).atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant().toEpochMilli(), now.atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant().toEpochMilli()); } /** * 获取所有在线过的用户数量，不论时间 * @return */ public Long count() { return this.stringRedisTemplate.opsForZSet().zCard(ONLINE_USERS); } /** * 清除超过一定时间没在线的用户数据 * @param duration * @return */ public Long clear(Duration duration) { return this.stringRedisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(ONLINE_USERS, 0, LocalDateTime.now().minus(duration).atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant().toEpochMilli()); }}
使用示例
@Resourceprivate OnlineUserStatsService onlineUserStatsService;@Testpublic void test() { // ID为1的用户发送了心跳包 boolean result = this.onlineUserStatsService.online(1); System.out.println("online=" + result); // 获取5分钟内，发送过心跳包的用户数量，也就是在线用户的数量 Long count = this.onlineUserStatsService.count(Duration.ofMinutes(5)); System.out.println("oneline count=" + count); // 获取所有发送过心跳包的用户数量 count = this.onlineUserStatsService.count(); System.out.println("all count=" + count); // 清除超过1天都没发送过心跳包的用户 Long clear = this.onlineUserStatsService.clear(Duration.ofDays(1)); System.out.println("clear=" + clear);}
内存消耗分析
可以通过 http://www.redis.cn/redis_memory/ 预算Redis的内存消耗
我对Redis的内存分配并不熟悉，只是按照自己的想法去填写了一些数据，所以我在这里理解的东西，可能是错误的。但是我想这并不耽误证明 – 在这种场景使用Zset对内存消耗极低的事实
设想onlie_users需要存储1亿个用户的状态信息，每个元素score和member需要10个字节存储，那么一共大约需要20G内存。20G的内存对于现在的服务器来说，并不是大问题。
最后 心跳协议不一定非要HTTP，如果客户端支持的话UDP就很适合，可以节约一些系统开销。 zset的key，不一定非要用String，可以修改序列化方式，以固定的字节的形式存储用户ID，在用户ID过大的时候，可以节约一些存储空间。
String userId = "10010";System.out.println(userId.getBytes().length); // 以字符串形式存储 => 需要5个字节byte[] bin = ByteBuffer.allocate(4).putInt(Integer.valueOf(userId)).array();System.out.println(bin.length); // 序列化为字节形式存储 => 需要4个字节System.out.println(ByteBuffer.wrap(bin).getInt()); // 反序列化为ID => 10010
以上就是SpringBoot使用Redis的zset统计在线用户信息的详细内容，更多关于SpringBoot统计在线用户信息的资料请关注其它相关文章！
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