Redis로 DAU / PV 를 실제로 구현하자!

1편에서는 방문자 수를 어떻게 정의했고, 왜 Redis와 HyperLogLog(HLL)를 선택했는지 정리했다.

구현을 설명하기 전에,

먼저 요청이 흘러가는 흐름부터 정리하자.

클라이언트가 페이지 전환
API 호출
서버에서 visitor id 를 결정
Redis 에 집계

// controller

    /**
     * 페이지 뷰 트래킹 (프론트: 페이지 이동/로드 시 1회 호출)
     * visitorId: x-visitor-Id(헤더) > clientIp > 'anon:unknown'
     * clientIp: x-forwarded-for > x-real-ip > req.socket.remoteAddress
     */
@Post('track')
@HttpCode(HttpStatus.NO_CONTENT)
async track(@Req() req: Request): Promise<void> {
  const forwarded = req.headers['x-forwarded-for'];
  const realIp = req.headers['x-real-ip'];
  const clientIp = 
    typeof forwarded === 'string'
      ? forwarded.split(',')[0].trim()
      : typeof realIp === 'string'
        ? realIp.trim()
        : req.socket?.remoteAddress;
  
  const visitorId = 
    (req.headers['x-visitor-id'] as string) ??
    clientIp ??
    'anon:unknown';

  await this.metricsService.track(visitorId);
}

응답은 204 No Content
성공/실패만 중요, 클라이언트에 반환 데이터 X
핵심은 visitor id를 어떻게 정하느냐

DAU 집계의 핵심은 '같은 사용자를 어떻게 식별할 것인가' 다

로그인 사용자 -> userId
비로그인 사용자 -> 클라이언트에서 생성한 visitor id
최후의 fallback -> ip 기반

// service

async track(visitorId: string): Promise<void> {
    const dateStr = format(new Date(), 'yyyy-MM-dd', { locale: ko });
    const hllKey = `visits:hll:${dateStr}`;
    const countKey = `visits:count:${dateStr}`;

    await this.redis.client.pfadd(hllKey, visitorId);
    await this.redis.client.incr(countKey);
}

아주 단순하다.

Redis Key 를 날짜 단위로 분리
PFADD -> 중복을 자동 제거 (DAU 집계)
INCR -> PV 증가

다음 글에서는,

하루마다 집계된 데이터를 DB에 저장하는 배치 처리를 정리해보려고 한다.

개인 블로그 방문자 수 직접 집계하기 (2)

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