在服务器中如何衡量在线访问人数，用Session和Redis的方法举例-工具盒子

一般通过计算一段时间内的独立访客数（Unique Visitors）（指一定时间内访问网站的独立用户数量，以Cookie或IP地址为依据进行计算），来统计在线访问人数。

比如服务器用Session来统计在线人数：

要统计30分钟内在线人数，可以通过设置Session的过期时间来实现。具体步骤如下：

在用户登录时，设置一个Session变量，例如$_SESSION['last_active_time']，用于记录用户最后一次的活动时间。
在每次用户请求页面时，判断$_SESSION['last_active_time']与当前时间的差是否超过30分钟，如果超过则认为用户已经离线，将在线人数减1。
如果用户还在活动，则更新$_SESSION['last_active_time']为当前时间。
在统计在线人数时，遍历所有的Session，判断$_SESSION['last_active_time']与当前时间的差是否小于30分钟，如果小于则认为该用户在线，将在线人数加1。

Session实现统计在线人数

下面是一个简单的示例代码：

// 开启Session
session_start();

// 设置Session过期时间为30分钟
ini_set('session.gc_maxlifetime', 1800);

// 统计在线人数
$online_count = 0;
foreach ($_SESSION as $session_id => $session) {
    // 判断用户最后一次活动时间与当前时间的差是否小于30分钟
    if (isset($session['last_active_time']) && (time() - $session['last_active_time']) < 1800) {
        $online_count++;
    } else {
        // 如果用户超过30分钟没有活动，就销毁该Session
        unset($_SESSION[$session_id]);
    }
}

// 更新当前用户的最后活动时间
$_SESSION['last_active_time'] = time();

// 输出在线人数
echo "当前在线人数为：" . $online_count;

在这个代码中，我们首先遍历所有的Session，将超过30分钟没有活动的Session销毁。然后再统计在线人数，并更新当前用户的最后活动时间。这样就能够实现30分钟内在线人数的统计，并且在线人数会随着用户离线而减少。

Redis实现统计在线人数

可以使用Redis的过期时间功能来实现用户离线时在线人数的自动减少。具体来说，可以在将用户信息存储到Redis有序集合中时，设置一个过期时间，当用户离线时，Redis会自动删除该用户的信息，这样在线人数也会自动减少。下面是一个示例代码：

// 连接Redis
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

// 设置在线用户信息，并设置过期时间
$redis->zadd('online_users', time(), session_id());
$redis->expire('online_users:' . session_id(), 1800);

// 统计在线人数
$online_count = $redis->zcount('online_users', time() - 1800, time());

// 输出在线人数
echo "当前在线人数为：" . $online_count;

在这个代码中，我们首先连接Redis，然后使用Redis的zadd方法将当前用户的信息存储到有序集合中，并设置一个过期时间（例如30分钟）。当用户离线时，Redis会自动删除该用户的信息，这样在线人数也会自动减少。

需要注意的是，为了避免在线用户信息过多导致Redis内存占用过高，可以使用zremrangebyscore方法删除超过30分钟没有活动的在线用户信息。例如可以在每隔一段时间（例如5分钟）执行一次zremrangebyscore方法，删除超过30分钟没有活动的在线用户信息。

其他参考指标：

并发连接数（Concurrent Connections）：表示同时与服务器建立的TCP连接数量。这个指标可以反映当前的访问量，但并不一定准确地表明在线访问人数，因为一个人可能会同时打开多个页面或使用多个设备访问同一个网站。
请求次数（Request Count）：表示服务器接收到的HTTP请求的数量。这个指标可以反映当前的访问量，但同样不能准确地表明在线访问人数，因为一个人可能会发送多个请求。
平均响应时间（Average Response Time）：表示服务器响应请求所需的平均时间。如果在线访问人数增加，服务器的响应时间可能会变慢，因此可以通过这个指标来判断当前的访问量和服务器的负载情况。
平均访问时长（Average Visit Duration）：表示用户在网站上停留的平均时间。如果在线访问人数增加，平均访问时长可能会缩短，因此可以通过这个指标来判断当前的访问量和用户的活跃程度。
带宽使用率（Bandwidth Usage）：表示服务器的网络带宽使用情况。如果在线访问人数增加，服务器的带宽使用率可能会增加，因此可以通过这个指标来判断当前的访问量和服务器的负载情况。

为什么不用TCP数量来计算在线人数？

在主流浏览器中，一个访客在访问网站时通常会建立多个TCP连接。这是因为现代Web应用程序通常会使用多个资源（如HTML、CSS、JavaScript、图片、视频等）来构建页面，每个资源都需要通过一个独立的TCP连接来获取。此外，一些协议（如HTTP/2）还支持在同一个TCP连接上传输多个请求和响应，从而进一步减少了TCP连接的数量。

具体来说，以下是一些主流浏览器中一个访客在访问网站时可能会建立的TCP连接数量：