使用有序集合
这种方案能够同时储存在线的用户 和 用户上线时间，能够执行非常多的聚合计算，但是所消耗的内存也是非常可观的。
使用集合
这种方案能储存在线的用户，也能够执行一定的聚合计算，相对有序集合，所消耗的内存要小些，但是随着用户量的增多，消耗内存空间也处于增加状态
使用hyperloglog
这种方案无论统计多少在线用户， 消耗的内存都是12k，但是只能给出在线用户的统计信息，无法获取准确的在线用户名单
使用bitmap
这种方案还是比较好的，在尽可能节省内存空间情况下，记录在线用户的情况，而且能做一定的聚合运算
下面我们就用实际例子来说明：
我们先以每天会有10w~30w的小量用户， 100w的用户群来说明下面的几种方案
方案一：使用有序集合
先生成用户在线记录数据：
$start_time = mktime(0, 0, 0, 9, 5); //monday
for ($i=0; $i < 6; $i++) {
$day_start_time = $start_time + 86400 * $i; //every day begin time
$day_end_time = $day_start_time + 86400; //every day end time
$online_user_num = mt_rand(100000, 300000); //online user between 100000 and 300000
for ($j=1; $j < $online_user_num; $j++) {
$user_id = mt_rand(1, 1000000);
$redis->zadd('000|online_users_day_'.$i, mt_rand($day_start_time, $day_end_time), $user_id);
}
}好了记下来我们就来看看都能统计出哪些信息来吧
//note: 统计每天的在线总人数
for ($i=0; $i < 6; $i++) {
print_r($redis->zsize('000|online_users_day_'.$i). "\n");
}
//note: 统计最近6天都在线的人数
var_dump($redis->zInter('000|online_users_day_both_6',
[
'000|online_users_day_0',
'000|online_users_day_1',
'000|online_users_day_2',
'000|online_users_day_3',
'000|online_users_day_4',
'000|online_users_day_5'
]
));
//note: 统计出近6天中共有多少上线
$redis->zunion('000|online_users_day_total_6', ['000|online_users_day_0', '000|online_users_day_1', '000|online_users_day_2', '000|online_users_day_3', '000|online_users_day_4', '000|online_users_day_5']);
//note: 统计某个时间段总共在线用户
print_r($redis->zcount('000|online_users_day_5', mktime(13, 0, 0, 9, 10), mktime(14, 0, 0, 9, 10)));
//note: 统计某个时间段在线用户名单
print_r($redis->zrangebyscore('000|online_users_day_5', mktime(13, 0, 0, 9, 10), mktime(14, 0, 0, 9, 10),
array('withscores' => TRUE)));不单单只有这些， 我们还能统计出早， 中， 午， 晚 等等时间段的用户在线情况，还有很多其他的，这就让我们发挥想象吧，是不是挺多的？只是确实也相当耗费内存空间
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