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【黑马点评学习笔记 | 实战篇】| 10-用户签到+UV统计

news 2026/5/11 14:39:16

Bug如山勤为径，代码似海苦作舟。友友们好，这里是苦瓜大王。今天学习的是黑马点评项目实战篇——用户签到+UV统计部分的学习。学完这一部分，主播会暂时将后面的高级篇和原理篇搁置，后面有时间了再学习。本节笔记如下，后续会一直更新黑马点评学习过程中的笔记、问题等，请多多支持哦！

文章目录

一、用户签到
- 1.BitMap基本命令
- 2.实现签到功能
- 3.统计连续签到
二、UV统计
- 1.HyperLogLog的用法
- 2.实现UV统计

一、用户签到

使用位图进行签到统计

1.BitMap基本命令

示例
11100111
u指转成无符号数，i指转为有符号数

2.实现签到功能

UserController

/** * 签到功能 */@PostMapping("/sign")publicResultsign(){returnuserService.sign();}

UserServiceImpl

/** * 签到功能 * @return */publicResultsign(){// 1.获取当前登录用户LonguserId=UserHolder.getUser().getId();// 2.获取日期LocalDateTimenow=LocalDateTime.now();// 3.拼接keyStringkeySuffix=now.format(DateTimeFormatter.ofPattern(":yyyyMM"));Stringkey=USER_SIGN_KEY+userId+keySuffix;// 4.获取今天是本月的第几天intdayOfMonth=now.getDayOfMonth();// 5.写入Redis SETBIT key offset 1stringRedisTemplate.opsForValue().setBit(key,dayOfMonth-1,true);returnResult.ok();}

前端没有做这个功能，所以用ApiFox测试

http://localhost:8080/api/user/sign
POST
（记得带上令牌哦）
然后查看Redis里是否在你当前日期签到了

3.统计连续签到

实现签到统计
用1做与运算，就能得到最后一个比特位
UserController

/** * 统计连续签到 */@GetMapping("/sign/count")publicResultsignCount(){returnuserService.signCount();}

UserServiceImpl

/** * 统计连续签到 */publicResultsignCount(){// 1.获取当前登录用户LonguserId=UserHolder.getUser().getId();// 2.获取日期LocalDateTimenow=LocalDateTime.now();// 3.拼接keyStringkeySuffix=now.format(DateTimeFormatter.ofPattern(":yyyyMM"));Stringkey=USER_SIGN_KEY+userId+keySuffix;// 4.获取今天是本月的第几天intdayOfMonth=now.getDayOfMonth();// 5.获取本月截止今天为止的所有的签到记录，返回的是一个十进制的数字 BITFIELD sign:5:202203 GET u14 0 List<Long> result = stringRedisTemplate.opsForValue().bitField(key,BitFieldSubCommands.create().get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(dayOfMonth)).valueAt(0));if(result==null||result.isEmpty()){// 没有任何签到结果returnResult.ok(0);}Longnum=result.get(0);if(num==null||num==0){returnResult.ok(0);}// 6.循环遍历intcount=0;while(true){// 6.1.让这个数字与1做与运算，得到数字的最后一个bit位 // 判断这个bit位是否为0if((num&1)==0){// 如果为0，说明未签到，结束break;}else{// 如果不为0，说明已签到，计数器+1count++;}// 把数字右移一位，抛弃最后一个bit位，继续下一个bit位num>>>=1;}returnResult.ok(count);}

二、UV统计

1.HyperLogLog的用法

所以引入了HLL，不仅操作简单，而且占内存小
而且HLL不会计算重复的数据

2.实现UV统计

通过info memory查看当前redis占用内存，前后进行对比，我们会发生他的误差是在允许范围内，并且内存占用极小

@TestvoidtestHyperLogLog(){// 准备数组,装用户数据String[]users=newString[1000];// 数组角标intindex=0;for(inti=1;i<=1000000;i++){// 赋值users[index++]="user_"+i;// 每1000条发送一次if(i%1000==0){index=0;stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().add("hll1",users);// 统计数量Longsize=stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().size("hll1");System.out.println("size = "+size);}}}