개인 블로그를 만들고 나면 자연스럽게 이런 생각이 든다.

처음에는 당연히 구글 애널리틱스(Google Analytics) 를 떠올렸다.

이미 잘 만들어진 도구이고, 무료이며, 통계를 모두 제공해주기 때문이다.

구글 애널리틱스는 분명 훌륭한 도구이다.

페이지뷰(PV), 유입 경로, 체류 시간까지 쉽게 확인할 수 있다.

그럼에도 불구하고, 이번에는 직접 방문자 수를 집계해보기로 했다.

구글 애널리틱스에서는 '사용자' 와 '세션'이 이미 정의 되어 있다.

하지만 나는 다음과 같은 질문에 직접 정의하고 싶었다.

등 과 같은 정의를 내가 직접 내리고 싶었다.

방문자 수를 먼저 정의해보자.

방문자 수를 두 가지 지표로 나누었다.

Page View (PV)

즉, 페이지 노출 횟수를 의미한다.

Daily Active User (DAU)

데이터베이스 집계는 피하기

처음 떠올린 방식 중 하나는 DB에 방문 로그를 쌓고 집계하는 방법이다.

하지만, 요청마다 Write 가 발생하고 트래픽이 늘어날수록 부담이 함께 커지는 구조라고 판단했다.

Redis는 흔히 캐시로 사용이 되지만,

실제로 다양한 데이터 구조를 제공하는 인메모리 데이터 서버이다.

빠른 처리속도 / 원자적 연산으로 동시성 문제 최소화 / DB 부하 없이 실시간 집계 가능 등과 같은 장점으로

선택하게 되었다.

특히, Page View(PV) 는 Redis 의 INCR 연산과 매우 잘 맞았다.

내가 정의한 DAU의 핵심은 중복 제거된 방문자 수다.

정확한 Set 구조를 사용할 수도 있지만, 방문자가 많아질수록 메모리 사용량이 증가한다.

HyperLogLog(HLL)은 큰 데이터의 집합을 매우 적은 메모리(비용)로 빠르게 계산하는데 사용하는 확률적 자료구조이다.

나중에 나의 목표인 대규모 커뮤니티를 생각해서 완벽하고 정확한 수치 보다, 안정성과 확장성을 생각했다.

다음 글부터는 이 설계를 실제로 어떻게 구현했는지를 다룰 예정이다.

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