Redis--HyperLogLog的指令语法与使用场景举例(UV统计)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Redis--HyperLogLog的指令语法与使用场景举例(UV统计)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前言

Redis除了常见的五种数据类型之外，其实还有一些少见的数据结构，如Geo，HyperLogLog等。虽然它们少见，但是作用却不容小觑。本文将介绍HyperLogLog指令的语法和使用场景。

HyperLogLog介绍

HyperLogLog是Redis提供的一种不准确（标准误差为0.81%）的去重计数方案。
提到去重计数，第一个想到的数据结构就是集合set，set集合可以保存数据，并用scard准确地返回集合中的数据条数，但是若数据量很大，那么使用set集合就需要相当大的存储空间，这显然不是我们想看到的结果，而对于某些统计其实并不需要特别精确的结果。
对于这种情况，HyperLogLog就可以发挥大用，HyperLogLog的优势在于无论存储的数据量有多大，它都只需要12KB的存储空间（可以计算接近2^64个不同的基数）。当然它只能统计数据集的个数，而不直接存放元素，不能试图用它保存元素。另外HyperLogLog对数据集的统计也不是完全准确的，存在一定误差，可能比实际情况多或少。

HyperLogLog指令使用

增加计数： pfadd key element [element…]
查询计数： pfcount key
将多个HyperLogLog合并到一个HyperLogLog中： pfmerge destkey sourcekey [sourcekey …]

使用场景：UV统计

HyperLogLog最适合的使用场景就是做UV的统计了，简直量身定制一般。一个爆款页面的UV可能有几千万，使用HyperLogLog可以节约存储空间，并且UV的统计允许存在一定的误差。
补充：
- pv（page view，浏览量）
  - 页面的浏览次数，衡量网站用户访问的网页数量；
  - 用户每打开一个页面就记录1次，多次打开同一页面则浏览量累计。
- uv（unique visitor，独立访客）
- 1天内访问某站点的人数（以cookie为依据）；
- 1天内同一访客的多次访问只计为1个访客。
- ip（独立ip）
- 指1天内使用不同ip地址的用户访问网站的数量；
- 同一IP不管访问了几个页面，独立IP数均为1。

代码实现: 在代码中提供了三个方法，分别对应pfadd添加页面的UV，pfcount获取页面的UV统计结果和pfmerge合并指定页面UV。

public class UVByHyperLogLog {
    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1");
        jedis.del(UV_PAGE_1);
        jedis.del(UV_PAGE_2);
        jedis.del(UV_PAGE_1_2);
        
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            String userid = "userid:"+Math.random()*100000;
            addCount(UV_PAGE_1,userid,jedis);
        }
        System.out.println("页面一的UV:"+getCount(UV_PAGE_1,jedis));

        jedis.del(UV_PAGE_2);
        for (int i = 0; i < 5000; i++) {
            String userid = "userid:"+Math.random()*100000;
            addCount(UV_PAGE_2,userid,jedis);
        }
        System.out.println("页面二的UV:"+getCount(UV_PAGE_2,jedis));

        //页面一和页面二合并后的UV 合并与的UV不等于两个UV的相加，一样是不精确的
        mergeCount(UV_PAGE_1_2, new String[]{UV_PAGE_1, UV_PAGE_2},jedis);
        System.out.println("合并后两个页面的UV总数"+getCount(UV_PAGE_1_2,jedis));
    }

    private static final String UV_PAGE_1 = "UV_PAGE_1";
    private static final String UV_PAGE_2 = "UV_PAGE_2";

    private static final String UV_PAGE_1_2 = "UV_PAGE_1_2";
    /**
     * 向HyperLogLog添加数据
     * @param key UV_KEY
     * @param userId 用户Id
     * @param jedis
     */
    public static void addCount(String key, String userId,Jedis jedis){
        jedis.pfadd(key,userId);
    }

    /**
     * 返回统计的结果
     * @param key
     * @param jedis
     * @return
     */
    public static long getCount(String key,Jedis jedis){
        return jedis.pfcount(key);
    }

    /**
     * 将多个pf计数合并为一个pf计数
     * @param newKey 合并后的新HyperLogLog的key
     * @param keys  要合并的HyperLogLog的key
     * @param jedis
     * @return
     */
    public static void mergeCount(String newKey,String[] keys,Jedis jedis){
        jedis.pfmerge(newKey,keys);
    }
}

测试结果：在上述main方法中，第一个for循环，模拟10000个用户访问页面一，第二个for循环模拟5000个用户访问页面二，通过HyperLogLog进行UV统计，输出统计结果，最后合并两个页面的统计值，观察结果后发现，HyperLogLog统计后的结果与实际结果存在误差，但是在数据量很大的情况下，这点误差误伤大雅。：
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-811906.html