MySQL和Redis实现用户签到,你喜欢怎么实现?
“ 我是小羊同学,一个兢兢业业的程序员”
现在的网站和app开发中,签到是一个很常见的功能
如微博签到送积分,签到排行榜
如移动app ,签到送流量等活动
户签到是提高用户粘性的有效手段,用的好能事半功倍!
下面我们从技术方面看看常用的实现手段:
一. 方案1
直接存到数据库MySQL
用户表如下:
last_checkin_time 上次签到时间
checkin_count 连续签到次数
记录每个用户签到信息
签到流程
1.用户第一次签到
last_checkin_time = time()
checkin_count=1
2.用户非第一次签到,且当天已签到
什么也不做,返回已签到。
3.用户非第一次签到,且当天还未签到
a.昨天也有签到
last_checkin_time = time()
checkin_count= checkin_count+1
b.昨天没有签到
last_checkin_time = time()
checkin_count=1
使用yii实现的代码如下:
//0点
$today_0 = strtotime(date('y-m-d'));
//昨天0点
$yesterday_0 = $today_0-24*60*60;
$last_checkin_time = $model->last_checkin_time;
if(empty($last_checkin_time)){
//first checkin
$model->last_checkin_time = time();
$model->checkin_count = 1;
}else{
if($today_0 < $last_checkin_time){
//checkin ed 当天已签到过
return json_encode(['code' => 0, 'msg' => '已签到成功']);
}
//昨天签到过
if($last_checkin_time < $today_0 && $last_checkin_time > $yesterday_0){
$model->last_checkin_time = time();
$model->checkin_count = $model->checkin_count + 1;
}else{
//昨天没签到过,重新计数
$model->last_checkin_time = time();
$model->checkin_count = 1;
}
}
$rs = $model->save();
二. 方案2
redis实现方案,使用bitmap来实现,bitmap是redis 2.2版本开始支持的功能,一般用于标识状。另外 ,用bitmap进行当天有多少人签到非常的方便,使用bitcount
$count = $redis->BITCOUNT($key);
签到流程
设置两个bitmap ,
一个以每天日期为key ,每个uid为偏移量
一个以用户uid为key ,当天在一年中的索引为偏移量,
这样记录一个用户一年的签到情况仅需要365*1bit
以下是签到代码
//每天一个key
$key = 'checkin_' . date('ymd');
if($redis->getbit($key, $uid)){
//已签到
return json_encode(['code' => 0, 'msg' => '已签到成功']);
}else{
//签到
$redis->setbit($key, $uid, 1);
$redis->setbit('checkin_'.$uid , date('z'), 1);
}
以下是用户连续签到计算
public static function getUserCheckinCount($uid){
$key = 'checkin_'.$uid;
$index = date('z');
$n = 0;
for($i = $index; $i>=0;$i--){
$bit = Yii::$app->redis->getbit($key, $i);
if($bit == 0) break;
$n++;
}
return $n;
}
以下是计算一天签到用户数
$key = 'checkin_' . date('ymd');
$redis = Yii::$app->redis;
$count = $redis->BITCOUNT($key);
还有什么需求呢?可以自己试着去实现
三. 优缺点比较
1.直接MySQL
思路简单,容易实现;
缺点:占用空间大,表更新比较多,影响性能,数据量大时需要用cache辅助;
2.Redis bitmap
优点是:
占用空间很小,纯内存操作,速度快;
缺点是 :
记录的信息有限,只有一个标识位;
偏移量不能大于2^32,512M;大概可以标识5亿个bit位,绝大多数的应用都是够用的啦;
偏移量很大的时候可能造成 Redis 服务器被阻塞;所以要考虑切分。
好啦,两种方式介绍完了,各有利弊,你喜欢哪种方式呢?
end
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