線上人數統計業務是我們開發web肯定要設計的業務邏輯，本文就會給出幾種設計方案，來分析下各個方案的優缺點：

• 使用有序集合

這種方案能夠同時儲存線上的使用者 和 使用者上線時間，能夠執行非常多的聚合計算，但是所消耗的記憶體也是非常可觀的。

• 使用集合

這種方案能儲存線上的使用者，也能夠執行一定的聚合計算，相對有序集合，所消耗的記憶體要小些，但是隨著使用者量的增多，消耗記憶體空間也處於增加狀態

• 使用hyperloglog

這種方案無論統計多少線上使用者， 消耗的記憶體都是12k，但是隻能給出線上使用者的統計資訊，無法獲取準確的線上使用者名稱單

• 使用bitmap

這種方案還是比較好的，在儘可能節省記憶體空間情況下，記錄線上使用者的情況，而且能做一定的聚合運算 下面我們就用實際例子來說明： 我們先以每天會有10w~30w的小量使用者， 100w的使用者群來說明下面的幾種方案

方案一：使用有序集合

先生成使用者線上記錄資料：

$start_time = mktime(0, 0, 0, 9, 5);    //monday
for ($i=0; $i < 6; $i++) {
    $day_start_time  = $start_time + 86400 * $i;    //every day begin time
    $day_end_time =  $day_start_time + 86400;       //every day end time
    $online_user_num = mt_rand(100000, 300000);     //online user between 100000 and 300000 

    for ($j=1; $j < $online_user_num; $j++) { 
        $user_id = mt_rand(1, 1000000);
        $redis->zadd('000|online_users_day_'.$i, mt_rand($day_start_time, $day_end_time), $user_id);
    }
}
 

好了記下來我們就來看看都能統計出哪些資訊來吧

//note: 統計每天的線上總人數
for ($i=0; $i < 6; $i++) { 
    print_r($redis->zsize('000|online_users_day_'.$i). "\n");
}

//note: 統計最近6天都線上的人數
var_dump($redis->zInter('000|online_users_day_both_6', 
    [
    '000|online_users_day_0', 
    '000|online_users_day_1', 
    '000|online_users_day_2', 
    '000|online_users_day_3', 
    '000|online_users_day_4', 
    '000|online_users_day_5'
    ]
    ));

//note: 統計出近6天中共有多少上線
$redis->zunion('000|online_users_day_total_6', ['000|online_users_day_0', '000|online_users_day_1', '000|online_users_day_2', '000|online_users_day_3', '000|online_users_day_4', '000|online_users_day_5']);

//note: 統計某個時間段總共線上使用者
print_r($redis->zcount('000|online_users_day_5', mktime(13, 0, 0, 9, 10), mktime(14, 0, 0, 9, 10)));

//note: 統計某個時間段線上使用者名稱單
print_r($redis->zrangebyscore('000|online_users_day_5', mktime(13, 0, 0, 9, 10), mktime(14, 0, 0, 9, 10), 
    array('withscores' => TRUE)));
 

不單單隻有這些， 我們還能統計出早， 中， 午， 晚 等等時間段的使用者線上情況，還有很多其他的，這就讓我們發揮想象吧，是不是挺多的？ 只是確實也相當耗費記憶體空間

方案二：使用集合

還是先來成使用者線上記錄資料：

//note set 一般聚合
for ($i=0; $i < 6; $i++) {
    $online_user_num = mt_rand(100000, 300000);     //online user between 100000 and 300000 

    for ($j=1; $j < $online_user_num; $j++) { 
        $user_id = mt_rand(1, 1000000);
        $redis->sadd('001|online_users_day_'.$i, $user_id);
    }
}

好了記下來我們就來看看都能統計出哪些資訊來吧

//note 判斷某個使用者是否線上
var_dump($redis->sIsMember('001|online_users_day_5', 100030));

//note 每天線上使用者總量的統計
for ($i=0; $i < 6; $i++) { 
    print_r($redis->ssize('001|online_users_day_'.$i). "\n");
}

//note 對不同時間段的線上使用者名稱單進行聚合
print_r($redis->sInterStore('001|online_users_day_both_4and5', '001|online_users_day_4', '001|online_users_day_5'). "\n");

//note 對指定的時間段的線上使用者名稱單進行統計
print_r($redis->sUnionStore('001|online_users_day_total_4add5', '001|online_users_day_4', '001|online_users_day_5'). "\n");

//note 哪天上線哪天沒上線
print_r($redis->sDiffStore('001|online_users_day_diff_4jian5', '001|online_users_day_4', '001|online_users_day_5'). "\n");

是不是也挺不錯的，先不要著急， 我們接著往下看

方案三：使用hyperloglgo

先來成使用者線上記錄資料：

// note HyperLogLog 只需要知道線上總人數
for ($i=0; $i < 6; $i++) {
    $online_user_num = mt_rand(100000, 300000);     //online user between 100000 and 300000 
    var_dump($online_user_num);
    for ($j=1; $j < $online_user_num; $j++) { 
        $user_id = mt_rand(1, 1000000);
        $redis->pfadd('002|online_users_day_'.$i, [$user_id]);
    }
}

這種方案，我們來看看都能實現哪些業務呢

$count = 0;
for ($i=0; $i < 3; $i++) { 
    $count += $redis->pfcount('002|online_users_day_'.$i);
    print_r($redis->pfcount('002|online_users_day_'.$i). "\n");
}
var_dump($count);

//note  3 days total online num
var_dump($redis->pfmerge('002|online_users_day_both_3', ['002|online_users_day_0', '002|online_users_day_1', '002|online_users_day_2']));
var_dump($redis->pfcount('002|online_users_day_both_3'));

好少啊，是的， 這種方案僅僅只能統計出某個時間段線上人數的總量， 對線上使用者的名單卻無能為力，但是卻挺節省記憶體的，對統計資料要求不多情況下 ，我們便可以考慮這種方案。

方案四：使用bitmap

筆者對這種方案其實挺喜歡的，消耗的記憶體空間不多， 統計的資訊卻挺多的，還是老步驟，先來生成資料：

//note bitmap 綜合前面3個的優缺點
for ($i=0; $i < 6; $i++) {
    $online_user_num = mt_rand(100000, 300000);     //online user between 100000 and 300000 

    for ($j=1; $j < $online_user_num; $j++) { 
        $user_id = mt_rand(1, 1000000);
        $redis->setbit('003|online_users_day_'.$i, $user_id, 1);
    }
}

接下來我們看看能滿足的統計資訊吧

//note userid today whether online 
var_dump($userid = mt_rand(1, 1000000));
var_dump($redis->getbit('003|online_users_day_5', $userid));

//note how many user is online
var_dump($redis->bitcount('003|online_users_day_5'));

//note 6 days both online
var_dump($redis->bitop('AND', '003|online_users_day_both_6', '003|online_users_day_0', '003|online_users_day_1', '003|online_users_day_2', '003|online_users_day_3', '003|online_users_day_4', '003|online_users_day_5'));
var_dump($redis->bitcount('003|online_users_day_both_6'));

//note 6 days total online
var_dump($redis->bitop('OR', '003|online_users_day_total_6', '003|online_users_day_0', '003|online_users_day_1', '003|online_users_day_2', '003|online_users_day_3', '003|online_users_day_4', '003|online_users_day_5'));
var_dump($redis->bitcount('003|online_users_day_total_6'));

//note 6 days only one online
var_dump($redis->bitop('XOR', '003|online_users_day_only_one_6', '003|online_users_day_0', '003|online_users_day_1', '003|online_users_day_2', '003|online_users_day_3', '003|online_users_day_4', '003|online_users_day_5'));
var_dump($redis->bitcount('003|online_users_day_only_one_6'));

怎麼樣？ 是不是集合能統計的 這傢伙也能統計出來？ 而且消耗的內容還少。 對於這幾種方案其實各有各的好處， 根據業務統計資訊 來取相應的方案來實施吧，這樣記憶體利用也就更合理了