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🤞Springboot继承RedisTemplate使用HyperLogLog实现UV统计🤞
- 🎈HyperLogLog使用介绍
- 🎈HyperLogLog的工作原理
- 🎈Redis中的HyperLogLog命令
- 🎈使用场景
- 🎈Springboot中实现
- 🍮对数据进行添加
- 🍮对上述添加的数据查看统计结果
- 🍚总结
🎈HyperLogLog使用介绍
Redis是一个高性能的键值对数据库，它支持多种类型的数据结构，包括字符串、列表、集合、有序集合等。自Redis 2.8.9版本起，Redis引入了HyperLogLog这一数据结构，它主要用于基数估算，即估算一个集合中不同元素的数量。HyperLogLog以其极低的内存消耗和高效的估算能力，在大数据量的统计中发挥着重要作用。
HyperLogLog是一种概率数据结构，它通过统计学方法对数据进行采样和估算，以极低的内存消耗（通常只需要几千个字节）实现对大规模数据集中唯一元素的近似计数。HyperLogLog的核心思想是利用哈希函数的特性，将输入数据映射到位向量中，并观察哈希值中连续零的最长序列长度，以此来估计数据集中不同元素的数量。
🎈HyperLogLog的工作原理
HyperLogLog通过哈希函数将元素映射到一个较大的整数范围内（如64位），然后利用这个整数的二进制表示来估算基数。具体来说，HyperLogLog维护了一个固定长度的位向量，其中每个位置可以存储一个数值，表示该位置之前连续零的最长序列长度。通过不断更新这些数值，并应用一定的统计和校正算法，HyperLogLog能够估算出集合中不同元素的数量。
值得注意的是，HyperLogLog的估算结果并不是完全精确的，但其标准误差通常很低（约0.81%），在许多应用场景中是可以接受的。
🎈Redis中的HyperLogLog命令
Redis提供了三个主要的命令来操作HyperLogLog数据结构：
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PFADD key element [element …]：将一个或多个元素添加到HyperLogLog中。如果HyperLogLog不存在，则会创建一个新的HyperLogLog。
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PFCOUNT key [key …]：返回一个或多个HyperLogLog的估算基数。如果指定了多个HyperLogLog，Redis会计算这些HyperLogLog的并集的基数估算值。
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PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey …]：将一个或多个HyperLogLog合并到另一个HyperLogLog中。合并后的HyperLogLog包含了所有源HyperLogLog中的元素，但只占用一个HyperLogLog的内存空间。
🎈使用场景
HyperLogLog由于其高效的内存利用和较高的估算精度，在多个领域有着广泛的应用场景：
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网站UV统计：统计网站的独立访客数（UV），这是HyperLogLog最常见的应用场景之一。通过记录用户的唯一标识符（如用户ID或Cookie）并使用HyperLogLog进行估算，可以大幅减少内存消耗，同时保持较高的统计精度。
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数据流量分析：对数据流量中的独立元素进行统计，如分析用户在某个时间段内访问的不同页面数、点击不同广告的用户数等。
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数据去重：在需要去除重复数据的场景中，可以使用HyperLogLog来估算重复数据的数量，从而优化存储和计算资源的使用。
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数据分布估计：估计数据集的分布情况，如估计某个关键词在搜索引擎中的热度等。
🎈Springboot中实现
🍮对数据进行添加
在index0,index1,index2 三个key中记录用户访问的次数，总访问次数为10000次
@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;@Testpublic void test1(){for (int i = 0; i < 10000; i++) {int index = new Random().nextInt(3);int uid = new Random().nextInt(10000);redisTemplate.opsForHyperLogLog().add("index" + index,uid);}}
🍮对上述添加的数据查看统计结果
上边key用于统计访问用户的个数
@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;@Testpublic void test2(){for (int i = 0; i < 3; i++) {Long size = redisTemplate.opsForHyperLogLog().size("adx" + i);System.out.println("adx"+i+":"+size);}}
🍚总结
Redis中的HyperLogLog数据结构以其极低的内存消耗和高效的估算能力，在大数据量的统计中发挥着重要作用。通过掌握HyperLogLog的使用，我们可以更加高效地处理和分析大规模数据集，提升系统的性能和可扩展性。无论是网站UV统计、数据流量分析还是数据去重等场景，HyperLogLog都是一个值得推荐的选择。
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Writted By 知识浅谈
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