pv(访问量):(数据好看) 即Page View, 具体是指网站的是页面浏览量或者点击量，页面被刷新一次就计算一次。如果网站被刷新了1000次，那么流量统计工具显示的PV就是1000。...uv(IP访问量):(更真实) 即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。 咱们CSDN中都有统计的：
PV浏览（Page View）。该网页访问量，每次页面打开PV统计+1，也刷新。 IP接入号码指独立IP接入号码，计算基于独立IP在计算的时间段来计算访问我们的网站1二级IP接入号码。...UV接入号码（Unique Visitor）它是指独立访客参观人数，计算机终端作为一个游客。...而这个时候UV访问次数比较10。
前言 使用 flink 很长一段时间了，突然发现竟然没有计算过 pv uv，这可是 flink 常见的计算场景了，面试时也是常问题之一。故自己想了一个场景来计算一下。...:"2020-12-28 12:32:23","courierId":12,"other":"aaa"} locTime：事件发生的时间，courierId 外卖员id 计算一天有多少个外卖员听单( UV...)，总共听单多少次( PV ) 代码 FlinkKafkaConsumer consumer = new FlinkKafkaConsumer(topics, new...HashMap(); if (currentDay.equals(beforeDay)) { map.put(currentDay + "-pv...(currentDay).toString()); } else { map.put(currentDay + "-pv", courierInfoPVMapState.get
公式：( 总 PV 数 80% ) / ( 每天秒数 20% ) = 峰值时间每秒请求数（QPS）。...PV（page view）即页面浏览量，通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。网页浏览数是评价网站流量最常用的指标之一，简称为 PV。...举个例子，每天 300w PV 打在单台机器上，这台机器需要多少 QPS？ ( 3000000 0.8 ) / (86400 0.2 ) = 139 (QPS)。...具体来说，平均 Load 是指，在特定的一段时间内统计的正在 CPU 中运行的（R 状态）、正在等待 CPU 运行的和处于不可中断睡眠的（D 状态）任务数量的平均值。...PV 页面访问次数：Page View。 UV 访客数（去重复）：Unique Visitor。
应该把重点内容展示给目标客户就可以了，就没必要一味地追求PV值，追求那些转化率、跳出率、UV、转化次数等那才是重点。...如果用户不断更换 IP，则有可能被多次统计。 UV（Unique Visitor） 指独立访客访问数，统计1天内访问某站点的用户数(以 cookie 为依据)，一台电脑终端为一个访客。...如果更换了 IP 后但不清除 cookies，再访问相同网站，该网站的统计中 UV 数是不变的。...DAU通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），与UV概念相似。...根据访问IP统计UV awk '{print $1}' access.log|sort | uniq -c |wc -l 统计访问URL统计PV awk '{print $7}' access.log
这个数值可以分析机器1s内的访问日志数量来得到 PV（Page View）：页面访问量，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。可以统计服务一天的访问日志得到。...UV（Unique Visitor）：独立访客，统计1天内访问某站点的用户数。可以统计服务一天的访问日志并根据用户的唯一标识去重得到。...DAU通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），与UV概念相似 MAU(Month Active User)：月活跃用户数量，指网站、app等去重后的月活跃用户数量
PV PV（page view）即页面浏览量，通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。 PV 即 page view，页面浏览量。用户每一次对网站中的每个页面访问均被记录 1 次。...根据这个特性，刷网站的 PV 就很好刷了。 与 PV 相关的还有 RV，即重复访问者数量（repeat visitors）。...UV UV 访问数（Unique Visitor）指独立访客访问数，统计 1 天内访问某站点的用户数(以 cookie 为依据)，一台电脑终端为一个访客。 可以理解成访问某网站的电脑的数量。...如果更换了 IP 后但不清除 cookies，再访问相同网站，该网站的统计中 UV 数是不变的。如果用户不保存 cookies 访问、清除了 cookies 或者更换设备访问，计数会加 1。...根据这个特性，如果有人让你刷 UV，也很好的刷！ IP IP（Internet Protocol）独立 IP 数，是指 1 天内多少个独立的 IP 浏览了页面，即统计不同的 IP 浏览用户数量。
2022年8月，LeanCloud 国际版不再为来自中国大陆的 IP 提供服务，基于 LeanCloud 的站点统计因此失效，本文基于 Umami 的统计信息自建 PV UV 统计后台，解决上述问题。...、UV 统计和评论系统 截止当前（2022年8月15日）Walline 的 LeanCloud 数据库可以正常访问，即仍在正常运转，可能是有后台的代理服务器 站点 PV、UV 凉了，于是自建 功能需求...全站页面浏览量 （PV） 统计 全站用户访问量 （UV） 统计 当前在线用户数统计 文章页面浏览量统计 文章用户访问量统计 原理思路 计数工具 讲道理只要有看门的 callback 将用户信息发送到后台进行统计并想办法显示统计数据即可...github 上有很多工程可以使用 我在之前搭建了基于 Google 统计的工具 Umami 正好 Umami 有方便的 API 接口 可以调用 于是决定基于这款工具开发 PV UV 统计 LeanCloud...UV 我选择在 Fluid 主题配置文件中加入该部分前端代码 打开 Hexo/_config.fluid.yml 文件 关闭原始 PV、UV 统计 # 展示网站的 PV、UV 统计数 # Display
业务背景： 为了实时监控微视端内app启动以及启动方式的情况，需要实时的统计每10分钟及每小时pv、uv。这里pv，每收到一条启动日志即+1，uv则需要依据启动的唯一标识qimei来做去重处理。...实现介绍： 实现pv、uv的统计主要微视数据尝试过两种方式，一是窗口方式：主要是使用flink window+valueState，统计的结果可以直接输出；另外一种是使用redis，借用外部存储系统redis...窗口方式：使用窗口的方式，来计算pv、uv，即根据需求的时间段，来设定窗口的大小，例如需要计算10分钟内的pv、uv则需要开一个10分钟时长的统计窗口，对于pv不需要做去重处理，对于uv，需要借用flink...两种方式对比：采用窗口的方式来计算pv、uv，代码实现起来更复杂一下，可以直接将统计的结果写入到kafka中，并且不需要额外的存储资源。...借用redis来计算pv、uv，代码实现较简单，统计的数据，可以按照实际需要直接保存在redis中，由于构造存储统计数据的key是按照日志上报的时间，该方式具有更长的延迟数据处理能力。
前言 PV、UV、IP是我们在运营和网站管理中常用的概念，那么这三个概念究竟是什么意思呢？...一、PV PV（Page View）访问量, 即页面浏览量或点击量，衡量网站用户访问的网页数量；在一定统计周期内用户每打开或刷新一个页面就记录1次，多次打开或刷新同一页面则浏览量累计 。...访问量指PV指网站页面的浏览量，页面被刷新一次就计算一次。...如果网站被刷新了1000次，那么流量统计工具显示的PV就是1000 二、UV UV（Unique Visitor）独立访客，统计1天内访问某站点的用户数(以cookie为依据);访问网站的一台电脑客户端为一个访客...如果更换了IP后但不清除cookies，再访问相同网站，该网站的统计中UV数是不变的。如果用户不保存cookies访问、清除了cookies或者更换设备访问，计数会加1。
QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词，外行看起来很牛X，实际上对程序员来说都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。 QPS Queries Per Second，每秒查询数。...PV（page view）即页面浏览量，通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。 PV 即 page view，页面浏览量。用户每一次对网站中的每个页面访问均被记录 1 次。...根据这个特性，刷网站的 PV 就很好刷了。 与 PV 相关的还有 RV，即重复访问者数量（repeat visitors）。...UV 访问数（Unique Visitor）指独立访客访问数，统计1天内访问某站点的用户数(以 cookie 为依据)，一台电脑终端为一个访客。...其实可以看作同一个统计方式，只是叫法不同而已。RPS/QPS，可以使用 apche ab 工具进行测量。
刚接触后台运营，每天对着很多QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词是一脸蒙，外行看起来很牛X，实际上对运营人来说都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。...根据这个特性，刷网站的 PV 就很好刷了。 与 PV 相关的还有 RV，即重复访问者数量（repeat visitors）。...UV 访问数（Unique Visitor）指独立访客访问数，统计1天内访问某站点的用户数(以 cookie 为依据)，一台电脑终端为一个访客。...IP（Internet Protocol）独立 IP 数，是指 1 天内多少个独立的 IP 浏览了页面，即统计不同的 IP 浏览用户数量。...其实可以看作同一个统计方式，只是叫法不同而已。RPS/QPS，可以使用 apche ab 工具进行测量。
一般来说，PV与来访者的数量成正比，但是PV并不直接决定页面的真实来访者数量，如同一个来访者通过不断的刷新页面，也可以制造出非常高的PV。...那么在这里只要是这个请求发送给了浏览器，无论这个页面是否完全打开（下载完成），那么都是应当计为1个PV。 二、什么是UV？...IP和UV之间的数据不会有太大的差异，通常UV量和比IP量高出一点，每个UV相对于每个IP更准确地对应一个实际的浏览者。...那么，对于www.a.com来讲，今天的PV、UV、VV、IP各项指标该如何计算呢？...PV：5 PV指浏览量，因此PV指等于上午浏览的2个页面和下午浏览的3个页面之和； UV：1 UV指独立访客数，因此一天内同一访客的多次访问只计为1个UV； VV：1 VV指访客的访问次数，上午和下午分别有一次访问行为
一.什么是UV什么是PV PV(访问量)：Page View, 即页面浏览量或点击量，用户每次访问即被计算一次。...UV(独立访客)：Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只会被计算一次。...二.为什么需要记录UV与PV 记录uv与pv可以更加直观的看到项目的访问量与用户的分布 三.怎么用java来实现UV与PV的记录 我的方式是通过过滤器的形式来获取到用户当前的真实ip,然后将ip+自己的写的...rediskey一起存放进Reids里面,存入redis的有效期为当前时间离当天23:59:59的时间差(秒),这就是一个UV量,下次再请求的时候,通过ip从redis里面取值,如果取到了值,就证明该UV...PV //获取到用户的真实IP String ip = HttpUtils.getIpAddress(request);
QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词，外行看起来很牛X，实际上每个程序员都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。 QPS Queries Per Second，每秒查询数。...PV（page view）即页面浏览量，通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。 PV 即 page view，页面浏览量。用户每一次对网站中的每个页面访问均被记录 1 次。...根据这个特性，刷网站的 PV 就很好刷了。 与 PV 相关的还有 RV，即重复访问者数量（repeat visitors）。...UV 访问数（Unique Visitor）指独立访客访问数，统计1天内访问某站点的用户数(以 cookie 为依据)，一台电脑终端为一个访客。...其实可以看作同一个统计方式，只是叫法不同而已。RPS/QPS，可以使用 apche ab 工具进行测量。
一、什么是PV？ PV即Page View，网站浏览量，指页面浏览的次数，用以衡量网站用户访问的网页数量。用户每次打开一个页面便记录1次PV，多次打开同一页面则浏览量累计。...一般来说，PV与来访者的数量成正比，但是PV并不直接决定页面的真实来访者数量，如同一个来访者通过不断的刷新页面，也可以制造出非常高的PV。...那么在这里只要是这个请求发送给了浏览器，无论这个页面是否完全打开（下载完成），那么都是应当计为1个PV。 二、什么是UV？...那么，对于www.a.com来讲，今天的PV、UV、VV、IP各项指标该如何计算呢？...PV：5 PV指浏览量，因此PV指等于上午浏览的2个页面和下午浏览的3个页面之和； UV：1 UV指独立访客数，因此一天内同一访客的多次访问只计为1个UV； VV：1 VV指访客的访问次数，上午和下午分别有一次访问行为
QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词，外行看起来很牛X，实际上每个程序员都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。 QPS Queries Per Second，每秒查询数。...UV Unique Visitor 指独立访客访问数，统计1天内访问某站点的用户数(以 cookie 为依据)，一台电脑终端为一个访客。...其实可以看作同一个统计方式，只是叫法不同而已。RPS/QPS，可以使用 apche ab 工具进行测量。...QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计] QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 ) 根据QPS推算PV： 单台服务器每天PV计算: 公式1：每天总PV = QPS *...3600 * 6 公式2：每天总PV = QPS * 3600 * 8 根据QPS，PV推算服务器数量 服务器数量 = 每天总PV / 单台服务器每天总PV 峰值QPS和机器计算公式： 原理：每天80%
PV(访问量)：即Page View, 即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。 UV(独立访客)：即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。...一个UV可以用很多PV，一个PV也只能对应一个IP 没有这些数据的支持，意味着你不知道产品的发展情况，用户获取成本,UV,PV,注册转化率;没有这些数据做参考，你不会知道接下来提供什么建议给领导采纳，也推测不出领导为啥烦忧...举两个UV计算的场景： 1. 实时计算当天零点起，到当前时间的uv。 2. 实时计算当天每个小时的UV。0点...12点...24点 请问这个用spark streaming如何实现呢？...) .inAppendMode() .registerTableSource("source"); // 計算天級別的uv...DateUtil(rowtime),count(distinct fruit) from source group by DateUtil(rowtime)"); // 计算小时级别uv
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