如何用PHP來統(tǒng)計(jì)在線人數(shù)

今天小編給大家分享一下如何用PHP來統(tǒng)計(jì)在線人數(shù)的相關(guān)知識點(diǎn)，內(nèi)容詳細(xì)，邏輯清晰，相信大部分人都還太了解這方面的知識，所以分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲，下面我們一起來了解一下吧。

1 用表統(tǒng)計(jì)方式

用數(shù)據(jù)表統(tǒng)計(jì)在線人數(shù)，這種方式只能用在并發(fā)量不大的情況下。

首先我們先新建表：user_login

編輯

user_login 表

模擬用戶登錄，不存在用戶就存入表，存在的則更新登錄信息

// 客戶端唯一的識別碼
$client_id = session()->getId();
//用戶是否已存在
$user = DB::table('user_login')
    ->where('token', $client_id)
    ->first();
//不存在則插入數(shù)據(jù)
if (empty($user)) {
    $data = [
        'token' => $client_id,
        'username' => 'user_' . $client_id, // 模擬用戶
        'uid' => mt_rand(10000000, 99999999),   //模擬用戶id
        'create_time' => date('Y-m-d H:i:s'),
        'update_time' => date('Y-m-d H:i:s')
    ];
    DB::table('user_login')->insert($data);
} else {    
    // 存在則更新用戶登錄信息
    DB::table('user_login')
     ->where('token', $client_id)
     ->update([
          'update_time' => date('Y-m-d H:i:s')
      ]);
}

這里還需要定期清理無任何操作的用戶，假如用戶一個小時內(nèi)無任何操作，我們可以記為無效用戶

代碼如下：

// 客戶端唯一的識別碼
$client_id = session()->getId();
//用戶是否已存在
$user = DB::table('user_login')
    ->where('token', $client_id)
    ->first();
//不存在則插入數(shù)據(jù)
if (empty($user)) {
    $data = [
        'token' => $client_id,
        'username' => 'user_' . $client_id, // 模擬用戶
        'uid' => mt_rand(10000000, 99999999),   //模擬用戶id
        'create_time' => date('Y-m-d H:i:s'),
        'update_time' => date('Y-m-d H:i:s')
    ];
    DB::table('user_login')->insert($data);
} else {    
    // 存在則更新用戶登錄信息
    DB::table('user_login')
     ->where('token', $client_id)
     ->update([
          'update_time' => date('Y-m-d H:i:s')
      ]);
}

我們可以實(shí)現(xiàn)的功能：

1）當(dāng)前在線人數(shù)

2）某時間段內(nèi)在線人數(shù)

3）最新上線的用戶

4）指定用戶是否在線

// 可實(shí)現(xiàn)功能一：當(dāng)前總共在線人數(shù)
$c = DB::table('user_login')->count();
echo '當(dāng)前在線人數(shù)：' . $c . '<br />';
// 可實(shí)現(xiàn)功能二：某時間段內(nèi)在線人數(shù)
$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 . '在線人數(shù)：' . $c . '<br />';
// 可實(shí)現(xiàn)功能三：最新上線的用戶
$newest = DB::table('user_login')
    ->orderBy('create_time', 'DESC')
    ->limit(10)
    ->get();
echo '最新上線的用戶有：';
foreach ($newest as $value) {
    echo $value->username . ' ';
}
echo '<br />';
// 可實(shí)現(xiàn)功能四：指定用戶是否在線
$username = 'user_1111';
$online = DB::table('user_login')
    ->where('username', $username)
    ->exists();
echo $username . ($online ? '在線' : '不在線');

2 使用 redis 有序集合實(shí)現(xiàn)在線人數(shù)統(tǒng)計(jì)

因?yàn)槭莾?nèi)存中，所以效率很高，可以統(tǒng)計(jì)某個時間段內(nèi)的在線人數(shù)，可以做各種聚合操作。但是如果在線人數(shù)比較多的情況下，會比較占用內(nèi)存。還有一點(diǎn)：

無法通過用戶操作時間清除掉無效用戶，只有手動登出的用戶才會從集合中刪除。

代碼如下：

// 客戶端唯一的識別碼
$client_id = session()->getId();
echo $client_id . '<br />';
// 按日期生成key
$day = date('Ymd');
$key = 'online:' . $day;
// 是否在線
$is_online = Redis::zScore($key, $client_id);
if (empty($is_online)) {    // 不在線，加入當(dāng)前客戶端
    Redis::zAdd($key, time(), $client_id);
}
// 可實(shí)現(xiàn)功能一：當(dāng)前總共在線人數(shù)
$c = Redis::zCard($key);
echo '當(dāng)前在線人數(shù)：' . $c . '<br />';
// 可實(shí)現(xiàn)功能二：某時間段內(nèi)在線人數(shù)
$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 . '在線人數(shù)：' . $c . '<br />';
// 可實(shí)現(xiàn)功能三：最新上線的用戶,時間從小到大排序
$newest = Redis::zRangeByScore($key, '-inf', '+inf', ['limit' => [0, 50]]);
echo '最新上線的用戶有：';
foreach ($newest as $value) {
    echo $value . ' ';
}
echo '<br />';
// 可實(shí)現(xiàn)功能四：指定用戶是否在線
$username = $client_id;
$online = Redis::zScore($key, $client_id);;
echo $username . ($online ? '在線' : '不在線') . '<br />';
// 可實(shí)現(xiàn)功能五：昨天和今天都上線的客戶
$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 '昨天和今天都上線的用戶有：';
foreach ($members as $value) {
    echo $value . ' ';
}

3 使用 hyperloglog 做統(tǒng)計(jì)

跟有序集合方式不同，hyperloglog 十分節(jié)約空間，但是實(shí)現(xiàn)的功能也非常單一，只能統(tǒng)計(jì)在線人數(shù)，不能實(shí)現(xiàn)其余的任何功能。

Redis HyperLogLog 是用來做基數(shù)統(tǒng)計(jì)的算法，HyperLogLog 的優(yōu)點(diǎn)是，在輸入元素的數(shù)量或者體積非常非常大時，計(jì)算基數(shù)所需的空間總是固定 的、并且是很小的。

在 Redis 里面，每個 HyperLogLog 鍵只需要花費(fèi) 12 KB 內(nèi)存，就可以計(jì)算接近 2^64 個不同元素的基 數(shù)。這和計(jì)算基數(shù)時，元素越多耗費(fèi)內(nèi)存就越多的集合形成鮮明對比。

但是，因?yàn)?HyperLogLog 只會根據(jù)輸入元素來計(jì)算基數(shù)，而不會儲存輸入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那樣，返回輸入的各個元素。

// note HyperLogLog 只需要知道在線總?cè)藬?shù)
for ($i=0; $i < 6; $i++) {
    $online_user_num = mt_rand(10000000, 99999999);     //模擬在線人數(shù)
    var_dump($online_user_num);
    for ($j=1; $j < $online_user_num; $j++) { 
        $user_id = mt_rand(1, 100000000);
        $redis->pfadd('002|online_users_day_'.$i, [$user_id]);
    }
}
$count = 0;
for ($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'));

這種方案僅僅只能統(tǒng)計(jì)出某個時間段在線人數(shù)的總量， 對在線用戶的名單卻無能為力，但是卻挺節(jié)省內(nèi)存的，對統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)要求不多情況下 ，我們便可以考慮這種方案。

4 使用 bitmap 統(tǒng)計(jì)

bitmap 就是通過一個 bit 位來表示某個元素對應(yīng)的值或者狀態(tài)，其中的 key 就是對應(yīng)元素本身。我們知道 8 個 bit 可以組成一個 Byte，所以 bitmap 本身會極大的節(jié)省儲存空間。

bitmap 常用來做比如用戶簽到、活躍用戶、在線用戶等功能。

代碼如下

// 模擬當(dāng)前用戶
$uid = request('uid');
$key = 'online_bitmap_' . date('Ymd');
// 設(shè)置當(dāng)前用戶在線
Redis::setBit($key, $uid, 1);
// 可實(shí)現(xiàn)功能1：在線人數(shù)
$c = Redis::bitCount($key);
echo '在線人數(shù)：' . $c . '<br />';
// 可實(shí)現(xiàn)功能2：指定用戶是否在線
$online = Redis::getBit($key, $uid);
echo $uid . ($online ? '在線' : '不在線') . '<br />';
// 可實(shí)現(xiàn)功能3：昨天和今天均上線的用戶總數(shù)
$yestoday = Carbon::yesterday()->toDateString();
$yes_key = str_replace('-', '', $yestoday);
$c = 0;
Redis::pipeline(function ($pipe) use ($key, $yes_key, &$c) {
    Redis::bitOp('AND', 'yest', $key, $yes_key);
    $c = Redis::bitCount('yest');
});
echo '昨天和今天都上線的用戶數(shù)量有：' . $c . '<br />';

bitmap 消耗的內(nèi)存空間不多， 統(tǒng)計(jì)的信息卻挺多的，這種方案是值得推薦一下的。

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