记录上亿用户连续登陆的代码实现
时间: 2024-09-15 15:07:59 浏览: 6
记录上亿用户连续登录的代码实现通常涉及到数据库设计、分布式系统和高可用性的考虑。这里提供一个简化版的概念和伪代码示例,假设我们使用MySQL数据库和Redis缓存:
```python
import time
from datetime import timedelta
from db_operations import save_login, fetch_user_last_login, update_user_last_login
from redis_client import set_last_login_key, get_last_login_key
class UserLoginTracker:
def __init__(self):
self.redis_key_template = "user:last_login:{id}"
self.max_days_without_login = 30 # 设置最长未登录天数
def track_login(self, user_id):
# 获取用户上次登录时间
last_login = fetch_user_last_login(user_id)
if not last_login:
# 用户首次登录或无记录,直接保存到数据库和Redis
save_login(user_id)
set_last_login_key(user_id, int(time.time()))
else:
# 更新用户的最后登录时间
current_time = int(time.time())
if (current_time - last_login) <= self.max_days_without_login * 24*60*60:
# 如果最近登录时间不超过最大间隔,更新数据库并Redis
update_user_last_login(user_id, current_time)
set_last_login_key(user_id, current_time)
else:
# 超过最大间隔,视为断开连接,仅保存数据库记录
save_login(user_id, is_logout=True)
def check_consecutive_logins(self, user_id):
last_redis_login = get_last_login_key(self.redis_key_template.format(id=user_id))
if last_redis_login is not None:
last_db_login = fetch_user_last_login(user_id)
if last_db_login and (last_db_login + timedelta(days=self.max_days_without_login)) >= last_redis_login:
return True # 连续登录状态确认
return False
# 使用示例
tracker = UserLoginTracker()
tracker.track_login(123456)
is_consecutive = tracker.check_consecutive_logins(123456)
```
这个例子展示了如何通过数据库存储每次登录信息,并利用Redis作为缓存来快速检查连续登录状态。实际部署时,需要处理分布式环境下的数据同步和一致性问题。