怎么在SpringBoot中使用Redis统计在线用户信息

怎么在SpringBoot中使用Redis统计在线用户信息？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

springboot是什么

springboot一种全新的编程规范，其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程，SpringBoot也是一个服务于框架的框架，服务范围是简化配置文件。

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;@Componentpublic class OnlineUserStatsService {        private static final String ONLINE_USERS = "onlie_users";    @Resource    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;        public Boolean online(Integer userId) {        return this.stringRedisTemplate.opsForZSet().add(ONLINE_USERS, userId.toString(), Instant.now().toEpochMilli());    }            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());    }            public Long count() {        return this.stringRedisTemplate.opsForZSet().zCard(ONLINE_USERS);    }            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

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