签到是产品的一个功能模块，可以辅助产品的后期运营，增加用户粘性，防止用户流失，如何做好签到是产品应该关注的问题。本文将讲解一种基于Redis位运算的签到功能后端实现方式。
需求分析签到功能往往涉及以下几个子功能：
- 用户登陆后签到
- 后端返回用户某一天或者一段时间的签到情况
- 获得某段时间的签到天数
- 获得用户连续签到的最大天数
数据库选择往往有两种：Mysql 和 Redis
Mysql 的实现同学们可以参考以下链接：
https://blog.csdn.net/wxs55555/article/details/72674856
但是Mysql实现方式对于用户量较大的应用来说有很大弊端：引用这位博主的实验解释
（https://mrhelloworld.com/redis-sign/#mysql）
根据查询结果我们做一个简单的计算：
- 1 个用户签到一天会产生 0.02MB 数据
- 每个月都按 30 天来计算的话，1 个用户连续签到一个月会产生 0.60MB 数据
- 1 个用户连续签到一年会产生 7.20MB 数据
- 1000W 签到狂魔连续签到一年会产生 7200W MB 数据（7200W MB ÷ 1024 ÷ 1024 ≈ 68.66TB）
根据结果大家自行查询各大云厂商的数据库存储空间，对下面这个结果你还满意吗藍？P.S. 我都没怎么选配置，只是选了 6000GB（大约 5.86TB）
选用Redis实现能够很好地解决这个问题
Redis 与 BitMap位图 对于用户签到数据，如果每条数据都用K/V的方式存储，当用户量大的时候内存开销是非常大的。而位图(BitMap)是由一组bit位组成的，每个bit位对应0和1两个状态，虽然内部还是采用String类型存储，但Redis提供了一些指令用于直接操作位图，可以把它看作是一个bit数组，数组的下标就是偏移量。它的优点是内存开销小、效率高且操作简单，很适合用于签到这类场景。
Redis提供了以下几个指令用于操作位图：
- SETBIT
- GETBIT
- BITCOUNT
- BITPOS
- BITOP
- BITFIELD
考虑到每月初需要重置连续签到次数，最简单的方式是按用户每月存一条签到数据（也可以每年存一条数据）。Key的格式为uid:yyyyMM，Value则采用长度为4个字节（32位）的位图（最大月份只有31天）。位图的每一位代表一天的签到，1表示已签，0表示未签。
Python 实现import redis
from datetime import datetime
import calendar
class Author:
def __init__(self, id, name):
self.id = id
self.name = name
class AuthorSignDemo:
# 创建Redis连接
pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
def __init__(self, author):
self.author = author
# 某天签到
def do_sign(self, offset=None):
key = self.author.id + ':' + str(datetime.now().year) + str(datetime.now().month)
offset = datetime.now().day-1 if offset is None else offset - 1
self.r.setbit(key, offset, 1)
# 查询某天签到情况
def check_sign(self, day):
offset = day-1
key = self.author.id + ':' + str(datetime.now().year) + str(datetime.now().month)
return True if self.r.getbit(key, offset)==1 else False
# 签到列表
def sign_list(self):
mdate = datetime.now().strftime('%Y-%m')
for i in range(calendar.monthrange(datetime.now().year, datetime.now().month)[1]):
date = mdate + '-' + str(i+1)
print(date + 't' + ('√' if self.check_sign(i+1) else '-'))
# 签到天数统计
def get_sign_count(self):
key = self.author.id + ':' + str(datetime.now().year) + str(datetime.now().month)
return self.r.bitcount(key)
# 连续签到天数
def get_continuous_sign_count(self):
key = author.id + ':' + str(datetime.now().year) + str(datetime.now().month)
continues_count = 0
res = 0
for i in range(calendar.monthrange(datetime.now().year, datetime.now().month)[1]):
if(self.check_sign(i+1)):
continues_count += 1
if(continues_count>res):
res = continues_count
else:
continues_count = 0
return res
# 测试
if __name__ == '__main__':
author = Author('10000', '张三')
zs = AuthorSignDemo(author)
print('用户ID：' + author.id)
print('用户姓名：' + author.name)
zs.do_sign(1)
zs.do_sign(2)
zs.do_sign(3)
zs.do_sign(4)
zs.do_sign(18)
zs.do_sign(19)
zs.do_sign(20)
zs.do_sign(21)
zs.do_sign()
print('当月签到次数：' + str(zs.get_sign_count()))
print('连续签到天数：' + str(zs.get_continuous_sign_count()))
# print(zs.check_sign(1))
zs.sign_list()
运行结果如下：
用户ID：10000 用户姓名：张三 当月签到次数：9 连续签到天数：5 2021-11-1 √ 2021-11-2 √ 2021-11-3 √ 2021-11-4 √ 2021-11-5 - 2021-11-6 - 2021-11-7 - 2021-11-8 - 2021-11-9 - 2021-11-10 - 2021-11-11 - 2021-11-12 - 2021-11-13 - 2021-11-14 - 2021-11-15 - 2021-11-16 - 2021-11-17 - 2021-11-18 √ 2021-11-19 √ 2021-11-20 √ 2021-11-21 √ 2021-11-22 √ 2021-11-23 - 2021-11-24 - 2021-11-25 - 2021-11-26 - 2021-11-27 - 2021-11-28 - 2021-11-29 - 2021-11-30 -
