衆所周至，拼多多的待遇也是高的可怕，在挖人方面也是不遺餘力，對于一些工作3年的開發，稍微優秀一點的，都給到30K的Offer。
當然，拼多多加班也是出名的，一周上6天班是常态，每天工作時間基本都是超過12個小時，也是相當辛苦的。
廢話不多說，今天我們來聊一聊拼多多的一道背景面試真題，是一道簡單的架構類的題目：
拼多多有數億的使用者，那麼對于某個網頁，怎麼使用Redis來統計一個網站的使用者通路數呢？
1、Hash
哈希是Redis的一種基礎資料結構，Redis底層維護的是一個開散列，會把不同的key映射到哈希表上，如果是遇到關鍵字沖突，那麼就會拉出一個連結清單出來。
當一個使用者通路的時候，如果使用者登陸過，那麼我們就使用使用者的id，如果使用者沒有登陸過，那麼我們也能夠前端頁面随機生成一個key用來辨別使用者
當使用者通路的時候，我們可以使用HSET指令，key可以選擇URI與對應的日期進行拼湊，field可以使用使用者的id或者随機辨別，value可以簡單設定為1。
當我們要統計某一個網站某一天的通路量的時候，就可以直接使用HLEN來得到最終的結果了。
優點：簡單，容易實作，查詢也是非常友善，資料準确性非常高。
缺點：占用記憶體過大，。随着key的增多，性能也會下降。小網站還行，拼多多這種數億PV的網站肯定受不了。
2、Bitset
我們知道，對于一個32位的int，如果我們隻用來記錄id，那麼隻能夠記錄一個使用者，但如果我們轉成2進制，每位用來表示一個使用者，那麼我們就能夠一口氣表示32個使用者，空間節省了32倍！
對于有大量資料的場景，如果我們使用bitset，那麼可以節省非常多的記憶體。推薦：Redis 21問，你會幾道？
對于沒有登陸的使用者，我們也可以使用雜湊演算法，把對應的使用者辨別哈希成一個數字id。bitset非常的節省記憶體，假設有1億個使用者，也隻需要100000000/8/1024/1024約等于12兆記憶體。
Redis已經為我們提供了SETBIT的方法，使用起來非常的友善，我們可以看看下面的例子。
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我們在item頁面可以不停地使用SETBIT指令，設定使用者已經通路了該頁面，也可以使用GETBIT的方法查詢某個使用者是否通路。最後我們通過BITCOUNT可以統計該網頁每天的通路數量。
優點： 占用記憶體更小，查詢友善，可以指定查詢某個使用者，資料可能略有瑕疵，對于非登陸的使用者，可能不同的key映射到同一個id，否則需要維護一個非登陸使用者的映射，有額外的開銷。
缺點： 如果使用者非常的稀疏，那麼占用的記憶體可能比方法一更大。
3、機率算法
對于拼多多這種多個頁面都可能非常多通路量的網站，如果所需要的數量不用那麼準确，可以使用機率算法
事實上，我們對一個網站的UV的統計，1億跟1億零30萬其實是差不多的。
在Redis中，已經封裝了HyperLogLog算法，他是一種基數評估算法。這種算法的特征，一般都是資料不存具體的值，而是存用來計算機率的一些相關資料。
當使用者通路網站的時候，我們可以使用PFADD指令，設定對應的指令，最後我們隻要通過PFCOUNT就能順利計算出最終的結果，因為這個隻是一個機率算法，是以可能存在0.81%的誤差。
優點： 占用記憶體極小，對于一個key，隻需要12kb。對于拼多多這種超多使用者的特别适用。
缺點： 查詢指定使用者的時候，可能會出錯，畢竟存的不是具體的資料。總數也存在一定的誤差。
上面就是常見的3種适用Redis統計網站使用者通路數的方法了。
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作者：沙茶敏碎碎念
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