用PHP来统计在线人数的四个方法分析
发布时间：2022-07-09 12:41:27 所属栏目：PHP教程 来源：互联网
导读：本篇文章给大家带来了关于PHP的相关知识，其中主要介绍了怎么实现统计在线人数的问题，可以利用表统计方式、用redis有序集合统计、用hyperloglog做统计等等，下面一起来看一下，希望对大家有帮助。 推荐学习：《PHP视频教程》 一个业务系统网站每天人数的访
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本篇文章给大家带来了关于PHP的相关知识，其中主要介绍了怎么实现统计在线人数的问题，可以利用表统计方式、用redis有序集合统计、用hyperloglog做统计等等，下面一起来看一下，希望对大家有帮助。 推荐学习：《PHP视频教程》 一个业务系统网站每天人数的访问量是多少，在线人数是多少？这种业务我们在开发中就要预留，也是在我们的设计范围内的咯！因为一个正在运营的网站，每天都会用到统计。 那在线人数是如何统计的呢，这里有几种方案，代码用 laravel 框架。可以作为开发中参考。 1 用表统计方式 用数据表统计在线人数，这种方式只能用在并发量不大的情况下。 首先我们先新建表：user_login 20.png 编辑 user_login 表 模拟用户登录，不存在用户就存入表，存在的则更新登录信息 // 客户端唯一的识别码 $client_id = session()->getId(); //用户是否已存在 $user = DB::table('user_login') ->where('token', $client_id) ->first(); //不存在则插入数据 if (empty($user)) { $data = [ 'token' => $client_id, 'username' => 'user_' . $client_id, // 模拟用户 'uid' => mt_rand(10000000, 99999999), //模拟用户id 'create_time' => date('Y-m-d H:i:s'), 'update_time' => date('Y-m-d H:i:s') ]; DB::table('user_login')->insert($data); } else { // 存在则更新用户登录信息 DB::table('user_login') ->where('token', $client_id) ->update([ 'update_time' => date('Y-m-d H:i:s') ]); } 这里还需要定期清理无任何操作的用户，假如用户一个小时内无任何操作，我们可以记为无效用户 代码如下： // 客户端唯一的识别码 $client_id = session()->getId(); //用户是否已存在 $user = DB::table('user_login') ->where('token', $client_id) ->first(); //不存在则插入数据 if (empty($user)) { $data = [ 'token' => $client_id, 'username' => 'user_' . $client_id, // 模拟用户 'uid' => mt_rand(10000000, 99999999), //模拟用户id 'create_time' => date('Y-m-d H:i:s'), 'update_time' => date('Y-m-d H:i:s') ]; DB::table('user_login')->insert($data); } else { // 存在则更新用户登录信息 DB::table('user_login') ->where('token', $client_id) ->update([ 'update_time' => date('Y-m-d H:i:s') ]); } 我们可以实现的功能： 1）当前在线人数 2）某时间段内在线人数 3）最新上线的用户 4）指定用户是否在线 // 可实现功能一：当前总共在线人数 $c = DB::table('user_login')->count(); echo '当前在线人数：' . $c . '<br />'; // 可实现功能二：某时间段内在线人数 $begin_date = '2020-08-13 09:00:00'; $end_date = '2020-08-13 18:00:00'; $c = DB::table('user_login') ->where('create_time', '>=', $begin_date) ->where('create_time', '<=', $end_date) ->count(); echo $begin_date . '-' . $end_date . '在线人数：' . $c . '<br />'; // 可实现功能三：最新上线的用户 $newest = DB::table('user_login') ->orderBy('create_time', 'DESC') ->limit(10) ->get(); echo '最新上线的用户有：'; foreach ($newest as $value) { echo $value->username . ' '; } echo '<br />'; // 可实现功能四：指定用户是否在线 $username = 'user_1111'; $online = DB::table('user_login') ->where('username', $username) ->exists(); echo $username . ($online ? '在线' : '不在线'); 2 使用 redis 有序集合实现在线人数统计 因为是内存中，所以效率很高，可以统计某个时间段内的在线人数，可以做各种聚合操作。但是如果在线人数比较多的情况下，会比较占用内存。还有一点： 无法通过用户操作时间清除掉无效用户，只有手动登出的用户才会从集合中删除。 代码如下： // 客户端唯一的识别码 $client_id = session()->getId(); echo $client_id . '<br />'; // 按日期生成key $day = date('Ymd'); $key = 'online:' . $day; // 是否在线 $is_online = Redis::zScore($key, $client_id); if (empty($is_online)) { // 不在线，加入当前客户端 Redis::zAdd($key, time(), $client_id); } // 可实现功能一：当前总共在线人数 $c = Redis::zCard($key); echo '当前在线人数：' . $c . '<br />'; // 可实现功能二：某时间段内在线人数 $begin_date = '2020-08-13 09:00:00'; $end_date = '2020-08-13 18:00:00'; $c = Redis::zCount($key, strtotime($begin_date), strtotime($end_date)); echo $begin_date . '-' . $end_date . '在线人数：' . $c . '<br />'; // 可实现功能三：最新上线的用户,时间从小到大排序 $newest = Redis::zRangeByScore($key, '-inf', '+inf', ['limit' => [0, 50]]); echo '最新上线的用户有：'; foreach ($newest as $value) { echo $value . ' '; } echo '<br />'; // 可实现功能四：指定用户是否在线 $username = $client_id; $online = Redis::zScore($key, $client_id);; echo $username . ($online ? '在线' : '不在线') . '<br />'; // 可实现功能五：昨天和今天都上线的客户 $yestoday = Carbon::yesterday()->toDateString(); $yes_key = str_replace('-', '', $yestoday); $members = []; Redis::pipeline(function ($pipe) use ($key, $yes_key, &$members) { Redis::zinterstore('new_key', [$key, $yes_key], ['aggregate' => 'min']); $members = Redis::zRangeByScore('new_key', '-inf', '+inf', ['limit' => [0, 50]]); //dump($members); }); echo '昨天和今天都上线的用户有：'; foreach ($members as $value) { echo $value . ' '; } 3 使用 hyperloglog 做统计 跟有序集合方式不同，hyperloglog 十分节约空间，但是实现的功能也非常单一，只能统计在线人数，不能实现其余的任何功能。 Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。 在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。 但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。 （编辑：我爱故事小小网_铜陵站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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