如何優(yōu)雅的實(shí)現(xiàn)在線人數(shù)統(tǒng)計(jì)功能？

在線人數(shù)統(tǒng)計(jì)這個(gè)功能相信大家一眼就明白是啥，這個(gè)功能不難做，實(shí)現(xiàn)的方式也很多，這里說(shuō)一下我常使用的方式：使用Redis的有序集合(zset)實(shí)現(xiàn)。核心方法是這四個(gè)：zadd、zrangeByScore、zremrangeByScore、zrem。

認(rèn)定用戶在線的條件一般跟網(wǎng)站有關(guān)，如果網(wǎng)站需要登錄才能進(jìn)入，那么這種網(wǎng)站就是根據(jù)用戶的token令牌有效性判斷是否在線；如果網(wǎng)站是公開(kāi)的，是那種不需要登錄就可以瀏覽的，那么這種網(wǎng)站一般就需要自定一個(gè)規(guī)則來(lái)識(shí)別用戶，也有很多方式實(shí)現(xiàn)如IP、deviceId、瀏覽器指紋，推薦使用瀏覽器指紋的方式實(shí)現(xiàn)。

瀏覽器指紋可能包括以下信息的組合：用戶代理字符串 (User-Agent string)、HTTP請(qǐng)求頭信息、屏幕分辨率和顏色深度、時(shí)區(qū)和語(yǔ)言設(shè)置、瀏覽器插件詳情等。現(xiàn)成的JavaScript庫(kù)，像 FingerprintJS 或 ClientJS，可以幫助簡(jiǎn)化這個(gè)過(guò)程，因?yàn)樗鼈円呀?jīng)實(shí)現(xiàn)了收集上述信息并生成唯一標(biāo)識(shí)的算法。

使用起來(lái)也很簡(jiǎn)單，如下：

// 安裝：npm install @fingerprintjs/fingerprintjs

// 使用示例：
import FingerprintJS from '@fingerprintjs/fingerprintjs';

// 初始化指紋JS Library
FingerprintJS.load().then(fp => {
  // 獲取訪客ID
  fp.get().then(result => {
    const visitorId = result.visitorId;
    console.log(visitorId);
  });
});

這樣就可以獲取一個(gè)訪問(wèn)公開(kāi)網(wǎng)站的用戶的唯一ID了，當(dāng)用戶訪問(wèn)網(wǎng)站的時(shí)候，將這個(gè)ID放到訪問(wèn)鏈接的Cookie或者h(yuǎn)eader中傳到后臺(tái)，后端服務(wù)根據(jù)這個(gè)ID標(biāo)示用戶。

zadd命令介紹 zadd命令有三個(gè)參數(shù)

?

key：有序集合的名稱(chēng)。score1、score2 等：分?jǐn)?shù)值，可以是整數(shù)值或雙精度浮點(diǎn)數(shù)。member1、member2 等：要添加到有序集合的成員。例子：向名為 myzset 的有序集合中添加一個(gè)成員：ZADD myzset 1 "one"

添加在線用戶標(biāo)識(shí)到有序集合中

// expireTime給用戶令牌設(shè)置了一個(gè)過(guò)期時(shí)間
LocalDateTime expireTime = LocalDateTime.now().plusSeconds(expireTimeout);
String expireTimeStr = DateUtil.formatFullTime(expireTime);
// 添加用戶token到有序集合中
redisService.zadd("user.active", Double.parseDouble(expireTimeStr), userToken);

?

由于一個(gè)用戶可能戶會(huì)重復(fù)登錄，這就導(dǎo)致userToken也會(huì)重復(fù)，但為了不重復(fù)計(jì)算這個(gè)用戶的訪問(wèn)次數(shù)，zadd命令的第二個(gè)參數(shù)很好的解決了這個(gè)問(wèn)題。我這里的邏輯是：每次添加一個(gè)在線用戶時(shí)，利用當(dāng)前時(shí)間加上過(guò)期時(shí)間計(jì)算出一個(gè)分?jǐn)?shù)，可以有效保證當(dāng)前用戶只會(huì)存在一個(gè)最新的登錄態(tài)。

zrangeByScore命令介紹

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key：指定的有序集合的名字。min 和 max：定義了查詢的分?jǐn)?shù)范圍，也可以是 -inf 和 +inf（分別表示“負(fù)無(wú)窮大”和“正無(wú)窮大”）。例子：查詢分?jǐn)?shù)在 1 到 3之間的所有成員：ZRANGEBYSCORE myzset 1 3

查詢當(dāng)前所有的在線用戶

// 獲取當(dāng)前的日期
String now = DateUtil.formatFullTime(LocalDateTime.now());
// 查詢當(dāng)前日期到"+inf"之間所有的用戶
Set<String> userOnlineStringSet = redisService.zrangeByScore("user.active", now, "+inf");

?

利用zrangeByScore方法可以查詢這個(gè)有序集合指定范圍內(nèi)的用戶，這個(gè)userOnlineStringSet也就是在線用戶集，它的size就是在線人數(shù)了。

zremrangeByScore命令介紹

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key：指定的有序集合的名字。min 和 max：定義了查詢的分?jǐn)?shù)范圍，也可以是 -inf 和 +inf（分別表示“負(fù)無(wú)窮大”和“正無(wú)窮大”）。例子：刪除分?jǐn)?shù)在 1 到 3之間的所有成員：ZREMRANGEBYSCORE myzset 1 3

定時(shí)清除在線用戶

// 獲取當(dāng)前的日期
String now = DateUtil.formatFullTime(LocalDateTime.now());
// 清除當(dāng)前日期到"-inf"之間所有的用戶
redisService.zremrangeByScore(""user.active"","-inf", now);      

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由于有序集合不會(huì)自動(dòng)清理下線的用戶，所以這里我們需要寫(xiě)一個(gè)定時(shí)任務(wù)去定時(shí)刪除下線的用戶。

zrem命令介紹

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key：指定的有序集合的名字。members：需要?jiǎng)h除的成員 例子：刪除名為xxx的成員：ZREM myzset "xxx"

定時(shí)清除在線用戶

// 刪除名為xxx的成員
redisService.zrem("user.active", "xxx");      

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刪除 zset中的記錄，確保主動(dòng)退出的用戶下線。

這種方案的核心邏輯就是，創(chuàng)建一個(gè)在線用戶身份集合為key，利用用戶身份為member，利用過(guò)期時(shí)間為score，然后對(duì)這個(gè)集合進(jìn)行增刪改查，實(shí)現(xiàn)起來(lái)還是比較巧妙和簡(jiǎn)單的，大家有興趣可以試試看。

文章來(lái)源：https://juejin.cn/post/7356065093060427816