引言

在現(xiàn)代數(shù)據(jù)驅(qū)動的應(yīng)用中，Redis 以其出色的性能和靈活性成為了不可或缺的工具。

特別是在統(tǒng)計大量數(shù)據(jù)時，傳統(tǒng)的計數(shù)方法往往既耗時又占用大量存儲空間。

這次，阿七將介紹一種名為 HyperLogLog 的算法，它在 Redis 中的實現(xiàn)讓大規(guī)模數(shù)據(jù)統(tǒng)計變得簡單且高效。

深入理解 HyperLogLog

1、HyperLogLog 基礎(chǔ)

HyperLogLog 是一種用于估計集合中唯一元素數(shù)量的算法，它通過概率統(tǒng)計方法，在極小的內(nèi)存空間內(nèi)提供近似的計數(shù)結(jié)果。這種方法特別適用于需要統(tǒng)計巨大數(shù)據(jù)集中唯一元素數(shù)量的場景。

2、HyperLogLog 與傳統(tǒng)方法對比

與傳統(tǒng)的精確計數(shù)方法相比，HyperLogLog 在處理大數(shù)據(jù)集時占用極少的內(nèi)存。例如，一個包含數(shù)億唯一元素的數(shù)據(jù)集可能只需要幾百字節(jié)的內(nèi)存來估算其大小。且最大只會使用 12 KB 的內(nèi)存。

Redis 中的 HyperLogLog

1、Redis 與 HyperLogLog

在 Redis 中，HyperLogLog 提供了一些基本命令來處理這種類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。以下是一些基本的 Redis 命令：

• PFADD key element [element ...]: 向 HyperLogLog 中添加元素。
• PFCOUNT key [key ...]: 計算 HyperLogLog 中的唯一元素數(shù)量。
• PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]: 合并多個 HyperLogLog。

而且，HyperLogLog 提供了驚人的精度與性能平衡。通常，它的標(biāo)準(zhǔn)誤差為 0.81%，這對于大多數(shù)應(yīng)用來說已經(jīng)足夠準(zhǔn)確。

2、代碼示例:

// Redis HyperLogLog 操作示例
Jedis jedis = new Jedis("localhost");
String key = "page_views";
// 添加元素
jedis.pfadd(key, "user1");
jedis.pfadd(key, "user2");
// 獲取估算的唯一元素數(shù)量
long count = jedis.pfcount(key);
System.out.println("Estimated unique elements: " + count);
// 合并 HyperLogLog
String otherKey = "more_page_views";
jedis.pfadd(otherKey, "user3");
jedis.pfmerge(key, otherKey);
// 再次獲取估算數(shù)量
long mergedCount = jedis.pfcount(key);
System.out.println("Estimated unique elements after merge: " + mergedCount);

3、實際應(yīng)用場景

1、計算網(wǎng)站某個功能的 UV，比如說某個網(wǎng)站的日訪客數(shù)據(jù)。比如：有多少獨立用戶播放過這首歌？這一天該頁面的獨立訪問次數(shù)有多少？有多少獨立用戶觀看過該視頻？

2、社交媒體平臺可以用它來估算獨特用戶的參與度。

案例研究

在這部分，我們可以探討一個基于真實數(shù)據(jù)的案例，展示如何在一個 ToC 業(yè)務(wù)中計算某個功能的使用 UV（唯一訪問用戶數(shù)），使用 Redis HyperLogLog 來實現(xiàn)。

要使用 Redis HyperLogLog 來統(tǒng)計每天展示的 UV，并根據(jù)用戶手機的設(shè)備 UID 進(jìn)行跟蹤，你可以按照以下步驟實現(xiàn)：

設(shè)置 Redis HyperLogLog: 對于每個用戶訪問，你可以使用 HyperLogLog 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來跟蹤 UID。

業(yè)務(wù)ID + 日期為鍵: 使用日期作為鍵的一部分，這樣你可以對每天的訪問進(jìn)行獨立計數(shù)。

Java 代碼實現(xiàn): 使用 Jedis，這是一個流行的 Java Redis 客戶端，來與 Redis 進(jìn)行通信。

import redis.clients.jedis.Jedis;
public class UVCounter {
    private Jedis jedis;
    private String static final String BUSINESS_ID = "business_id";
    public UVCounter(String host, int port) {
        this.jedis = new Jedis(host, port);
    }
    public void addVisit(String date, String deviceUID) {
        String key = "uv:" + date;
        jedis.pfadd(key, deviceUID);
    }
    public long getUVCount(String date) {
        String key = BUSINESS_ID + ":" + "uv:" + date;
        return jedis.pfcount(key);
    }
    public static void main(String[] args) {
        UVCounter uvCounter = new UVCounter("localhost", 6379);
        // 假設(shè)這是今天的日期
        String today = "2023-12-16";
        // 模擬一些用戶訪問
        uvCounter.addVisit(today, "device1");
        uvCounter.addVisit(today, "device2");
        uvCounter.addVisit(today, "device3");
        uvCounter.addVisit(today, "device1"); // 重復(fù)的設(shè)備 UID
        // 獲取今天的 UV 數(shù)
        long uvCount = uvCounter.getUVCount(today);
        System.out.println("Unique Visitors Today: " + uvCount);
    }
}

總結(jié)

Redis Bloom filter 大部分都知道，畢竟屬于面試八股文中很重要的一個知識點。它可以用來解決緩存穿透的問題，可以判斷 Redis key 是否在 DB 中，從而避免請求 DB 中不存在的數(shù)據(jù)，造成 DB 壓力。

它可以使用很小的空間，存儲大規(guī)模的數(shù)據(jù)。它的特點是：判斷存在不一定存在，但是判斷不存在，一定不存在！

但是 Redis HyperLogLog，很多人都不知道，但是在計算大規(guī)模數(shù)據(jù)的唯一數(shù)據(jù)量級的場景下，這是一個既高效又節(jié)省空間的方法。

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