百万PV 百万日活架构：技术原理与实操解读
在当今互联网快速发展的时代，架构设计面临着巨大的挑战，尤其是对流量和用户活跃度的需求日益增加。对于许多企业，能够同时处理百万PV（页面浏览量）和百万DAU（每日活跃用户）已然成为了生存与发展的关键。因此，今天我将和大家分享在构建“百万PV 百万日活架构”过程中的一些思考和实践经验。
## 背景描述
在过去的几年中，随着移动互联网的飞速发展，用户访问
需求场景Bitmap 对于一些特定类型的计算非常有效。假设现在我们希望记录自己网站上的用户的上线频率，比如说，计算用户A上线了多少天，用户B上 线了多少天，诸如此类，以此作为数据，从而决定让哪些用户参加beta测试等活动——这个模式可以使 用SETBIT和BITCOUNT来实现。比如说，每当用户在某一天上线的时候，我们就使用SETBIT，以用户名作为key，将那天所代表的网站 的上线日作为offs
随着移动互联网的飞速发展，百万日活跃用户的应用程序（app）已经成为技术行业的风口。在这样的背景下，构建一套高可用、高性能的服务器架构成为了每个开发团队的重要任务。本文将全方位解析如何构建适应百万日活的app服务器架构，并深入探讨其技术原理、架构设计及应用场景。
## 背景描述
为了适应快速增长的用户量，应用程序需要具备高并发处理能力及良好的用户体验。以下是影响服务器架构设计的几个关键流程：
目录1. 代码思路2. 配置相关1）config.properties2）pom.xml3. 工具类1）PropertiesUtil 获取配置文件2）MykafkaUtil 获取kafak连接3）RedisUtil 获取连接4） 样例类4. 实时数据处理类（主业务类）5. 通过Phoenix将数据存入Hbase5.1 利用Phoenix建立数据表5.2 pom.xml 中增加依赖5.3 业务保存
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2024-08-16 10:59:59
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# Redis Bitmap 统计日活
在大数据时代，对用户活跃度的统计变得越来越重要。其中，统计每日活跃用户数是一个常见的需求。在这里，我们将介绍如何使用 Redis 的 Bitmap 来高效地统计日活。
## 什么是 Bitmap
Bitmap 是 Redis 中的一种数据结构，它可以用来表示位图。即用来表示某个特定的状态，比如用户是否活跃。在 Bitmap 中，每个 bit 代表一个状
原创
2024-02-28 07:52:24
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# Spring MVC + Redis 统计日活
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要统计网站日活跃用户数（DAU）的需求。在这篇文章中，我将向你展示如何使用Spring MVC和Redis来实现这一功能。
## 流程概述
首先，我们来梳理一下实现日活统计的整个流程。以下是主要的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 引入Spring MVC和Redi
原创
2024-07-17 03:52:30
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说在前面在40岁老架构师 尼恩的读者(50+)中，最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如极兔、有赞、希音、百度、网易、滴滴的面试资格，遇到一几个很重要的面试题：(1) 亿级用户场景，如何高性能统计日活？(2 ) 如何实现亿级数据统计？(3 ）亿级用户日活统计，有几种方案？等等等等......高并发Redis的使用，是面试的重点和高频点。尼恩作为技术中台、数据中台的架构师，致力于为大家研究出一个
HyperLogLog 是一种概率数据结构，用来估算数据的基数。数据集可以是网站访客的 IP 地址，E-mail 邮箱或者用户 ID。
基数就是指一个集合中不同值的数目，比如 a, b, c, d 的基数就是 4，a, b, c, d, a 的基数还是 4。虽然 a 出现两次，只会被计算一次。
使用 Redis 统计集合的基数一般有三种方法，分别是使用 Redis 的 HashMap，BitMa
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2021-09-15 15:40:42
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HyperLogLog 是一种概率数据结构，用来估算数据的基数。数据集可以是网站访客的 IP 地址，E-mail 邮箱或者用户 ID。基数就是指一个集合中不同值的数目，比如 a, b, c, d 的基数就是 4，a, b, c, d, a 的基数还是 4。虽然 a 出现两次，只会被计算一次。使用 Redis 统计集合的基数一般有三种方法，分别是使用 Redis 的 HashMap，BitMap 和
原创
2021-04-20 09:17:49
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# 实现日活月活 Hive 的教程
随着互联网的飞速发展，日活跃用户（DAU）和月活跃用户（MAU）成为衡量应用程序成功的重要指标。而在大数据时代，通过Hive分析这些活跃用户的数据变得尤为重要。本文将围绕如何通过Hive实现日活跃用户和月活跃用户的统计，帮助新手开发者理解整个流程，并逐步指导实现的过程。
## 流程概述
以下是实现日活跃用户（DAU）和月活跃用户（MAU）的整体流程，分为多
使用Hash哈希是Redis的一种基础数据结构，Redis底层维护的是一个开散列，会把不同的key映射到哈希表上，如果是遇到关键字冲突，那么就会拉出一个链表出来。当一个用户访问的时候，如果用户登陆过，那么我们就使用用户的id，如果用户没有登陆过，那么我们也能够前端页面随机生成一个key用来标识用户，当用户访问的时候，我们可以使用HSET命令，key可以选择URI与对应的
统计在线用户的数量，是应用很常见的需求了。如果需要精准的统计到用户是在线，离线状态，我想只有客户端和服务器通过保持一个TCP长连接来实现。如果应用本身并非一个IM应用的话，这种方式成本极高。现在的应用都趋向于使用心跳包来标识用户是否在线。用户登录后，每隔一段时间，往服务器推送一个消息，表示当前用户在线。服务器则可以定义一个时间差，例如：5分钟内收到过客户端心跳消息，视为在线用户。在线用户统计的实现
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2024-06-05 17:34:08
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先看一个场景：如果某网站有有1亿用户，用户访问过该网站标记为活跃，如何统计网站DAU(Daily Active Use)，根据DAU统计WAU或MAU。1.使用传统的数据库表可以实现，用户只要访问了该网站则按日期，用户号插入一条记录，至少需要两个字段：mobile/user_idvisit_date185202005012020-05-01185202005002020-05-02如果日活很高，表
原创
2021-02-25 23:27:23
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Redis的集合类型的特点是一个键对应一系列值，非常适合用来存取统计的数据，比如： 每天的新增用户数和第二天的留存用户数； 统计评论列表的最新评论； 一个月内连续打卡的用户数； UV量； 先了解一下常用的集合统计模式： 聚合统计，排序统计，二值状态统计，基数统计聚合统计 聚合统计是指统计多个集合元素的聚合结果。包括：交集统计，差集统计，并集统计。 Set类型非常适合用来做聚合统计。SINTER k
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2023-07-04 13:43:04
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HyperLogLog 是一种概率数据结构，用来估算数据的基数。数据集可以是网站访客的 IP 地址，E-mail 邮箱或者用户 ID。基数就是指一个集合中不同值的数目，比如 a, b, c, d 的基数就是 4，a, b, c, d, a 的基数还是 4。虽然 a 出现两次，只会被计算一次。使用 Redis 统计集合的基数一般有三种方法，分别是使用 Redis 的 HashMap，BitMap 和
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2024-10-15 12:02:01
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1 指标理解1.1 定义 & 适用场景定义： 日活/月活是表示用户参与度的一个常用指标，它是每日活跃用户与每月活跃用户的比率，用百分比来表示。通常认为，日活/月活在 20％ 以上的 app 是不错的，超过 50％ 的被形容为世界级。适用场景：对消费类和底层的 SaaS 产品来说，这个指标非常有用，但是除了这种日常使用的消息/社交类产品外，其实对其他类别都不太有用。这些产品当然很有价值，但他
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2023-07-31 21:47:06
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文章目录一、常见的指标及其用途1.用户数据指标2.行为数据指标3.商品数据指标二、数据分类三、分析指标及问题解决四、喜马拉雅app案例分析 一、常见的指标及其用途 如上图，常见的指标可分为用户数据指标、行为数据指标和商品数据指标。1.用户数据指标日新增用户：就是衡量产品每天新增用户数量的指标。一个产品如果没有用户增长，用户数就会慢慢减少，越来越惨淡，比如人人网。同时，新增用户来自产品推广的渠道，
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2023-11-23 15:31:33
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有一张用户访问记录表 user_trace，它记录了每个用户每次在APP上打开的页面和操作时间。user_trace 的表结构及部分数据如下：CREATE TABLE `user_trace` (
`id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_id` int NOT NULL COMMENT '用户ID',
`page` var
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2021-02-11 10:36:45
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# Java统计用户日活月活
## 1. 流程概述
首先，让我们来了解一下统计用户日活月活的整个流程。下表展示了实现该功能所需要的步骤和相应的代码。
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 获取用户活跃数据 | `List userActivities = getUserActivities();` |
| 2 | 过滤出指定时间段内的活跃用
原创
2023-08-22 09:32:37
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通过微服务架构实现服务解耦与动态扩缩容，结合Kubernetes容器化部署；采用多级缓存（Redis集群）和异步处理（K
