RedisH yperLogLog

时间:2022-09-29 _灯火阑珊处人气:1

前言

HyperLogLog ，基数统计；

那什么是基数？

比如有两个数组

数组A = [1,2,3,4,5];

数组B = [3,4,5,6,7];

这时候基数就是 [1,2,3,4,5,6,7]，总共有7个数；

就是去重之后的数据；

HyperLogLog 就是用来做去重复统计的；

bitmap 在做统计时，虽然使用的是 bit 来做记录，已经很节省空间了；

但是在随着数据量快速增长的情况下，bitmap 也是很占内存空间的；

而 HyperLogLog 就不同了，HyperLogLog 的每个 key 只占用 12kb 的内存，

就可以统计 2的64 次方个基数；

而且不会随着数据量的增多而变大，就是固定的 12kb；

这是因为 HyperLogLog 每次只会根据添加的数据去计算基数，而不保存添加的数据本身；

但这也造成了一个问题，就是 HyperLogLog 基数统计的准确率不是100%，会有 0.81% 的误差；

但对于亿级数据的统计，这点误差似乎可以忽略不计；

同样的，bitmap 记录数据本身，它的计算是精确的；

所有，也可以说 HyperLogLog 是一种概率计算，但是误差是很小的。

这是reidis作者写的关于HyperLogLog的文章

HyperLogLog 的使用也非常简单，就3个操作api

添加元素

pfadd key value [value ...]

pfadd 20220628:uv ip1 ip2 ip3
pfadd 20220629:uv ip1 ip2 ip3 ip4 ip5
pfadd 20220630:uv ip2 ip4 ip5 ip6 ip7 ip8

重复数据不会被保存，返回的是0

> pfadd 20220628:uv ip1 ip2 ip3
1
> pfadd 20220628:uv ip1 ip2 ip3
0

获取 HyperLogLog 的基数估算值

PFCOUNT key [key ...]

> pfcount 20220628:uv 20220629:uv
5

合并得出的不会被储存，使用之后就会被删掉

合并多个key

pfmerge destkey key [key ...]

> pfmerge result 20220628:uv 20220629:uv 20220630:uv
OK

pfmerge 合并多个key后，会生成一条 result 数据

然后再对 result 做 pfcount 操作

> pfcount result
8

这时候拿到的值就是上面3个key 计算出来的基数。

HyperLogLog 在 spring 里的使用也非常简单，

pfadd 对应的是 .add() 操作；

pfcount 对应的是 .size() 操作；

pfmerge 对应的是 .union() 操作；

下面是使用的 Demo

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.redis.core.HyperLogLogOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

import javax.annotation.Resource;

@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
class RedisTest {
    
    @Resource
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    @Test
    void hyperLogLogTest() {
        HyperLogLogOperations<String, String> hyperLogLogOperations = redisTemplate.opsForHyperLogLog();
        // 添加元素
        Long add = hyperLogLogOperations.add("20220628:uv", "ip1", "ip2", "ip3");
        System.out.println("add : " + add);

        hyperLogLogOperations.add("20220629:uv", "ip1", "ip2", "ip3", "ip4", "ip5");
        hyperLogLogOperations.add("20220630:uv", "ip2", "ip4", "ip5", "ip6", "ip7", "ip8");

        // 获取元素基数
        Long size = hyperLogLogOperations.size("20220628:uv", "20220629:uv");
        System.out.println("size : " + size);

        // 合并多个元素
        Long result = hyperLogLogOperations.union("unionResult", "20220628:uv", "20220629:uv", "20220630:uv");
        System.out.println("result : " + result);
        Long unionResult = hyperLogLogOperations.size("unionResult");
        System.out.println("unionResult : " + unionResult);
    }
}

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