众所周知，网站访问统计区分很多维度，包括：PV（Page Views）、UV（Unique Visitors）、IP、跳出率、转化率、访问时长、访问深度、访问来源、搜索词、访客属性（地域、年龄、性别等）、终端属性（浏览器、操作系统、分辨率等）、回头客占比等等。其中，有些统计维度直接根据日志便可实现，比如：PV、IP、访问来源等，有些统计维度是基于PV衍生而来，比如UV、跳出率、访问深度、访问来源等；还有一些统计维度需要调用第三方接口实现，比如搜索词、访客地域、网络类型等；而其他一些统计维度的数据来源于访客跟踪和大数据分析，比如回头客占比、访客属性、是否爬虫等。
本文来谈谈UV的统计实现，后续文章再分别讨论访问来源、终端属性等维度的统计实现。
什么是UV？
UV（Unique Visitors）是指访问某个网站或应用的独立访客数量。所谓“独立访客”，是指不随时间、访问频次、IP等变化而变化的对访客的一种标识，目前的通用实现上，其一般和终端关联。
什么意思？举个例子，某用户某天访问了网站2次，分别访问了2个、3个页面，第二天用同样的终端（浏览器）再次访问了该网站1次共4个页面，但此时该用户的IP发生了变化（家用宽带一般上都是动态IP，在租约到期后便可能会分配到新的不同的IP），那么这两天中，PV、IP、UV的累计值分别是9、2、1。
即，每访问一次页面，PV加1，IP随用户网络变化而变化，而UV，仅在有新用户来访时才加1。不过，有个细节，在使用不同终端（浏览器）访问时，UV同样会加1，也即将其作为新访客对待；且，既然是人为的一种跟踪标识，必然需要将其存储在用户终端中，一旦用户手动清除数据，或者数据到期，那么将以一个新的访客身份进行标识，即将其标识为新访客。
可以看到，无论是PV、IP，还是UV，都并不完美，都无法精确地描述访客的真实情况。实际上，对于某些系统（网站或应用），如果需要用户登录才能继续访问，那么还有一个维度可以更为准确地描述访客的信息，这个维度便是用户的注册信息（比如user ID），其不随时间、IP、终端等变化而变化。互联网领域所谓的日活、月活便可通过用户信息进行统计。
UV统计原理
有了以上定义，便不难分析出UV统计的原理和实现过程。
用户首次访问时，根据某种规则生成一个标识符，并将其存储在用户终端中（通常是cookie），后续访问时，在请求中携带该标识符，将其和日志一同持久化到数据库中。
UV统计实现
生成标识符
根据ChatGPT的回答，UV标识符一般应满足以下几个特点：
- 唯一性： 生成的标识符应该在整个系统中是唯一的，以确保每个用户都有一个独一无二的标识。
- 固定长度： 标识符的长度可以是固定的，这有助于简化处理逻辑和提高效率。
- 可读性： 在某些情况下，可读性可能是一个考虑因素，尽管可读性通常与唯一性和长度有一定的冲突。
- 安全性： 对于一些敏感信息，可能需要考虑安全性问题，例如使用加密算法或散列函数生成标识符。
考虑到Google Analytics的标识符特点，还应当具备可重现性。由此，可以确定一个通用的UV标识符生成算法：
