本文主要是介绍使用Redis HyperLogLog统计UV浏览用户数，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在开发中，经常遇到要统计某个页面的访问用户数UV。我们很容易想到使用Redis Set来统计，当用户数不多的时候确实可以，本人开发的项目中要统计一个月面一个月用户的访问数量，月活跃用户数量在千万级别以上，如果用Set即使使用Hash打散存储key也需要700-800MB的redis内存，这明显很浪费.这种场景中使用HyperLogLog进行去重统计是非常合适的.
HyperLogLog算法是一种非常巧妙的近似统计海量去重元素数量的算法。它内部维护了 16384 个桶（bucket）来记录各自桶的元素数量。当一个元素到来时，它会散列到其中一个桶，以一定的概率影响这个桶的计数值。因为是概率算法，所以单个桶的计数值并不准确，但是将所有的桶计数值进行调合均值累加起来，结果就会非常接近真实的计数值。
HyperLogLog只有三种种命令格式
pfadd 添加指定元素到 HyperLogLog 中。
pfcount 返回给定 HyperLogLog 的基数估算值。
pfmerge 将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog
注意并不能判断元素是否存在。
pfcount的是基于概率统计论的，有一定的误差,在0.81%左右。但是在UV统计中已经足够了。
下面往HyperLogLog 增加数据，增加数据，统计到数据不一致时停止
import redisHOST = '127.0.0.1'
PORT = '6379'
PASSWORD = ''pool = redis.ConnectionPool(host=HOST, port=PORT, password=PASSWORD, max_connections=1024)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
for i in range(1000):conn.pfadd("codeHole","1000%d" %i)total = conn.pfcount("codeHole")if total != i+1:print("total:%d real:%d" % (total,i+1))break
conn.delete("codeHole")
conn.close()
输出： total:104 real:105
将测试数据增加到10000看看统计结果
import redisHOST = '127.0.0.1'
PORT = '6379'
PASSWORD = ''pool = redis.ConnectionPool(host=HOST, port=PORT, password=PASSWORD, max_connections=1024)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
for i in range(10000):conn.pfadd("codeHole","1000%d" %i)
total = conn.pfcount("codeHole")
print(total)
conn.delete("codeHole")
conn.close()
输出9921
参考资料：《Redis深度历险:核心原理与应用实践》
Redis HyperLogLog 内部数据结构分析
这篇关于使用Redis HyperLogLog统计UV浏览用户数的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
