1. HyperLogLog 的原理

　　Redis HyperLogLog基于一種稱為HyperLogLog算法的概率性算法來估計(jì)基數(shù)。 HyperLogLog使用一個(gè)長(zhǎng)度為m的位數(shù)組和一些hash函數(shù)來估計(jì)集合中的唯一元素?cái)?shù)。

在 HyperLogLog 算法中，對(duì)每個(gè)元素進(jìn)行哈希處理，把哈希值轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制后，根據(jù)二進(jìn)制串前綴中 1 的個(gè)數(shù)來給每個(gè)元素打分。例如，一個(gè)元素的哈希值為01110100011，那么前綴中1的個(gè)數(shù)是3，因此在 HyperLogLog 算法中，這個(gè)元素的分?jǐn)?shù)為3。

　　當(dāng)所有元素的分?jǐn)?shù)統(tǒng)計(jì)完之后，取每一個(gè)分?jǐn)?shù)的倒數(shù)（1 / 2^n），然后將這些倒數(shù)相加后取倒數(shù)，就得到一個(gè)基數(shù)估計(jì)值，這個(gè)值就是HyperLogLog算法的估計(jì)結(jié)果。

　　HyperLogLog算法通過對(duì)位數(shù)組的長(zhǎng)度m的大小進(jìn)行取舍，折衷數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)占用的內(nèi)存與估計(jì)值的精準(zhǔn)度（即估計(jì)誤差），得到了在數(shù)據(jù)占用空間與錯(cuò)誤較小程度之間完美的平衡。

　　簡(jiǎn)而言之，HyperLogLog算法的核心思想是基于哈希函數(shù)和位運(yùn)算，通過將哈希值轉(zhuǎn)換成比特流并統(tǒng)計(jì)前導(dǎo)0的個(gè)數(shù)，從而快速估算大型數(shù)據(jù)集中唯一值的數(shù)量。通過 hyperloglog 算法我們可以在非常大的數(shù)據(jù)集中進(jìn)行極速的網(wǎng)頁瀏覽器去重。

2.使用步驟：

　　Redis HyperLogLog是一種可用于估算集合中元素?cái)?shù)量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它能夠通過使用非常少的內(nèi)存來維護(hù)海量的數(shù)據(jù)。它的精確度要比使用一般的估計(jì)算法高，并且在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)的速度也非?？?。

　　一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，我們可以用HyperLogLog來計(jì)算訪問網(wǎng)站的獨(dú)立IP數(shù)，具體可以按以下步驟操作：

• 首先創(chuàng)建一個(gè)HyperLogLog數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：　　PFADD hll:unique_ips 127.0.0.1
• 為每次訪問ip添加到unique_ips數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中： PFADD hll:unique_ips 192.168.1.1
• 獲取計(jì)算集合中元素?cái)?shù)量的近似值: PFCOUNT hll:unique_ips
• 可以通過對(duì)多個(gè)HyperLogLog結(jié)構(gòu)（例如按天或按小時(shí)）的合并，來獲得更精確的計(jì)數(shù)。

　　需要注意的是，HyperLogLog雖然可以節(jié)省大量的內(nèi)存，但它是一種估計(jì)算法，誤差范圍并不是完全精確的，實(shí)際使用時(shí)應(yīng)注意其適用范圍。

3.實(shí)現(xiàn)請(qǐng)求ip去重的瀏覽量使用示例

4.Jedis客戶端使用

　　1. 添加依賴，引入jedis依賴：

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>3.6.0</version>
</dependency>

　　2.創(chuàng)建一個(gè)Jedis對(duì)象：

Jedis jedis = new Jedis("localhost");

　　3.向HyperLogLog數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)添加元素：

jedis.pfadd("hll:unique_ips", "127.0.0.1");

　　4.獲取計(jì)算集合中元素?cái)?shù)量的近似值：

Long count = jedis.pfcount("hll:unique_ips");
System.out.println(count);

　　5.可以通過對(duì)多個(gè)HyperLogLog結(jié)構(gòu)的合并來獲得更精確的計(jì)數(shù)。在Jedis中可以使用PFMERGE命令來合并HyperLogLog數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

jedis.pfmerge("hll:unique_ips", "hll:unique_ips1", "hll:unique_ips2", "hll:unique_ips3");

5.Redission使用依賴

　　1.創(chuàng)建RedissonClient對(duì)象

Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

　　2.創(chuàng)建RHyperLogLog對(duì)象

RHyperLogLog<String> uniqueIps = redisson.getHyperLogLog("hll:unique_ips");

　　3.添加元素

uniqueIps.add("127.0.0.1");

　　4..獲取近似數(shù)量

long approximateCount = uniqueIps.count();
System.out.println(approximateCount);

　　5.合并多個(gè)HyperLogLog對(duì)象

RHyperLogLog<String> uniqueIps1 = redisson.getHyperLogLog("hll:unique_ips1");
RHyperLogLog<String> uniqueIps2 = redisson.getHyperLogLog("hll:unique_ips2");
uniqueIps.mergeWith(uniqueIps1, uniqueIps2);

6.HyperLogLog 提供了哪些特性和方法

　　特性：

• 精確度低，但占用內(nèi)存極少。
• 支持插入新元素，同時(shí)不會(huì)重復(fù)計(jì)數(shù)。
• 提供指令來優(yōu)化內(nèi)存使用和計(jì)數(shù)準(zhǔn)確性。例如PFADD、PFCOUNT、PFMERGE等指令。
• 能夠估計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)集中的不同元素?cái)?shù)量，即集合的基數(shù)(cardinality)。
• 支持對(duì)多個(gè)HyperLogLog對(duì)象進(jìn)行合并操作，以獲得這些集合的總基數(shù)的近似值。

　　HyperLogLog常用的方法：

• PFADD key element [element ...]：添加一個(gè)或多個(gè)元素到HyperLogLog結(jié)構(gòu)中。
• PFCOUNT key [key ...]：獲取一個(gè)或多個(gè)HyperLogLog結(jié)構(gòu)的基數(shù)估計(jì)值。
• PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]：合并一個(gè)或多個(gè)HyperLogLog結(jié)構(gòu)到一個(gè)目標(biāo)結(jié)構(gòu)中。
• PFSELFTEST [numtests]: 測(cè)試HyperLogLog估值性能和準(zhǔn)確性(僅限Redis4.0+版本)

　　需要注意的是，HyperLogLog雖然可以節(jié)省大量?jī)?nèi)存，但仍然是一種估計(jì)算法，誤差范圍并不是完全精確的，并且具有一定的計(jì)算成本。在使用時(shí)需要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用情況選擇是否使用HyperLogLog或其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來估計(jì)元素?cái)?shù)量。

7.使用場(chǎng)景總結(jié)：

　　Redis使用HyperLogLog的主要作用是在大數(shù)據(jù)流（view，IP，城市）的情況下進(jìn)行去重計(jì)數(shù)。

　　具體來說，以下是Redis HyperLogLog用于去重計(jì)數(shù)的一些場(chǎng)景：

• 統(tǒng)計(jì)頁面訪問量 - 在Web應(yīng)用程序中， HyperLogLog可以使用為每個(gè)頁面計(jì)算多少次獨(dú)特的訪問者。通過跨越多個(gè)不同的時(shí)間段使用HyperLogLog，可以計(jì)算出這個(gè)頁面的所有時(shí)間的平均訪問數(shù)。
• 統(tǒng)計(jì)用戶數(shù) - 在分析大數(shù)據(jù)集合的用戶數(shù)量方面，HyperLogLog也非常有用。作為一種基于概率的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，尤其是在處理獨(dú)特的用戶ID這樣的數(shù)據(jù)集合時(shí)。在此情況下，HyperLogLog首先執(zhí)行散列，此后僅在內(nèi)部存儲(chǔ)有限的散列值，同時(shí)還能夠推斷大小。
• 統(tǒng)計(jì)廣告點(diǎn)擊量 - 對(duì)于網(wǎng)站或應(yīng)用程序的廣告分析，HyperLogLog可以用于捕獲有效點(diǎn)擊數(shù)量，即非重復(fù)或唯一點(diǎn)擊數(shù)量。

總之，對(duì)于需要進(jìn)行去重計(jì)數(shù)的大數(shù)據(jù)流的情況下，Redis的HyperLogLog是一種簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的工具。

到此這篇關(guān)于Redis中 HyperLogLog數(shù)據(jù)類型使用總結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis HyperLogLog數(shù)據(jù)類型使用內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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