Redis系列10：HyperLogLog实现海量数据基数统计 _生活百科

Redis系列1：深刻理解高性能Redis的本质Redis系列2：数据持久化提高可用性Redis系列3：高可用之主从架构Redis系列4：高可用之Sentinel(哨兵模式）Redis系列5：深入分析Cluster 集群模式追求性能极致：Redis6.0的多线程模型追求性能极致：客户端缓存带来的革命Redis系列8：Bitmap实现亿万级数据计算Redis系列9：Geo 类型赋能亿级地图位置计算
1 前言我们来回顾下在这个系列的第一篇深刻理解高性能Redis的本质中介绍过Redis的几种基本数据结构，它服务于各种不同的业务场景而设计的，比如：

动态字符串(REDIS_STRING)：整数(REDIS_ENCODING_INT)、字符串(REDIS_ENCODING_RAW)
双端列表(REDIS_ENCODING_LINKEDLIST)
压缩列表(REDIS_ENCODING_ZIPLIST)
跳跃表(REDIS_ENCODING_SKIPLIST)
哈希表(REDIS_HASH)
整数集合(REDIS_ENCODING_INTSET)

除了这些常见数据类型，还有一些不常用的数据类型，如 BitMap、Geo、HyperLogLog 等等，他们在各自的方向为不同的类型的数据统计给出解决方案。

位图（BitMap）计算：可以应用于任何大数据场景下的二值计算，比如是否登录、是否在线、是否签到、用户性别状态、IP黑名单、是否VIP用户统计等等场景。
Geo类型：记录地理空间信息，如地理坐标存储、位置计算、距离计算等能力，普遍运用在地图业务中的各种场景。

这一篇我们来介绍下HyperLogLog，HyperLogLog 主要用于Redis基数的统计，比如IP统计，用户访问量，页面访问量。
2 关于HyperLogLogHyperLogLog 主要用于Redis 的基数统计，它的数据结构专门设计用来做数据合并和计算，并能节省大量的空间。基数计数( cardinality counting) 通常用来统计一个集合中不重复的元素个数 , 例如统计某个网站的UV、PV或者网站搜索的的关键词数量。在各种应用领域基数统计被广泛应用，如数据分析、网络监控指标、存储性能优化等。简单来说，基数计数就是记录集合中所有不重复的元素Su ,当新增元素Xa时,判断Su中是否包含,不包含则将其加入Su,包含则不加入,计数值就是Su 的元素数量总和。当然这种做法也存在两个问题：

当统计的数据量变大时,相应的存储内存也会线性增长
当集合Su 变大,判断其是否包含新加入元素的成本变大

2.1 实际应用场景很多计数类场景，比如每日注册 IP 数、每日访问 IP 数、页面实时访问数 PV、访问用户数 UV等。因为主要的目标高效、巨量地进行计数，所以对存储的数据的内容并不关系。也就是说它只能用于统计数量，没办法知道具体的统计对象的内容。

统计单日一个页面的访问量(PV)，单次访问就算一次。
统计单日一个页面的用户访问量(UV)，即按照用户为维度计算，单个用户一天内多次访问也只算一次。
多个key的合并统计，某个门户网站的所有模块的PV聚合统计就是整个网站的总PV 。

2.2 高效和海量特性如果我们使用普通集合，也能够实现对巨量数据的存储和统计么，但是存储量会大很多，性能也比较差。以百度搜索为例，如果要做百度指数的计算，针对来访IP进行统计。那么如果每天有 1000 万 IP，一个 IP 占位 15 字节，那么 1000 万个 IP 就是 143M 。
10,000,000 * 15 /(1024 * 1024)= 143.05 M如果使用 HyperLogLog，那么在 Redis 中每个键占用的内容都是 12K，理论上能够存储 264 个值，即18446744073709551616，这个数是巨量，Java中long类型也只能计算到 262。无论存储何值，它一个基于基数估算的算法HyperLogLog Counting（简称HLLC），使用少量固定的内存去存储并识别集合中的唯一元素。HLLC采用了分桶平均的思想来消减误差，在Redis中,有16384个桶。而HyperLogLog的标准偏差公式是1.04 / sqrt(m)，m 为桶的个数。所以