为什么集合写的好好的，突然要来写 Redis 呢 ?

一切的原因都要从今天的需求说起，今天接了一个需求，目标是做一个推广页的 UV (统计访客, 每天只记录同一个访客一次) 统计，因为前段时间刚刚看过老钱写的 《Redis深度历险》 HyperLogLog 篇依旧历历在目，一样是统计 UV 的场景，我就直接提出用 HyperLogLog 去处理这个问题，然后被领导问为什么要用 HyperLogLog 好在哪的时候卡壳了，emmm ... 本来想凭借我这广阔的技术海无形装逼，这特么不尴尬了。

HyperLogLog 与 基数统计

HyperLogLog 是最早由 Flajolet 及其同事在 2007 年提出的一种 估算基数的近似最优算法，具体定义可以参考维基百科：https://en.jinzhao.wiki/wiki/HyperLogLog

所谓基数统计可以理解为用来统计一个集合中不重复的元素，也就是我们今天要讲解 HyperLogLog 的原因

业务场景分析

领导的需求是：统计每个网页的访客数量, 每个用户只记录一次

我们来捋顺一下思路, 可能你会想出如下几种方案：

• Plan A : 数据库里建张表，没有一个表解决不了的问题，如果有那么就建两张表 .

• Plan B : 建立一个 Set 集合, 存储当天访问过此页面的所有用户 id .

• Plan C : bitmap，类似用户签到的解决方案，依据年月做 key , 日期作为偏移量 .

我们来分析一下这几种方案，首先数据库解决是不可能了，甭说做每个月的 UV 统计分析了, 一天的访问量存起来空间就占了太多了; 那么为每个页面设置一个 Set 怎么样呢 ? 依旧是访问量的问题，如果访问量很高 Set 的集合会非常大，集合一大去重的时候就 ... 你懂的， 所以 Set 也不行; 那么 bitmap 呢 ? bitmap 的一个元素可以对应到 bit 数组中的一位，使用 bitmap 确实很节省内存，可是在大数据量的场景下，依旧需要很多内存，并不适用 。

三个计划全部拉闸，怎么办呢？哎，拉闸就对了，不拉闸怎么讲我们今天要说的 HyperLogLog 呢？

概率算法

HyperLogLog 采取概率算法，所谓概率算法就是通过一定的概率统计方法预估基数值，而概率算法并不直接存储数据集合本身，这种方法可以极大的节省内存，并保证误差在一定范围内，HyperLogLog 在标准误差（0.81%）的前提下能够统计 2^64 个数据!

 实例

private static String COUNT = "cpp_bank_list_total_size_today";
private static String TOTAL_COUNT = "cpp_bank_list_total_size";
private static String TOTAL_ID = "0";

数据存入：

//获取访问者的ip
String ipAdress = IPUtil.getIpAddress(httpServletRequest);
log.debug("访问列表页的ip地址为:[{}]", ipAdress);
//将ip存入redis
HyperLogLogOperations hyperlog = redisTemplate.opsForHyperLogLog();
hyperlog.add(COUNT, ipAdress);

数据读取：

public void saveUserAccessLog() {HyperLogLogOperations hyperlog = redisTemplate.opsForHyperLogLog();int count = hyperlog.size(COUNT).intValue();Calendar calendar = Calendar.getInstance();calendar.add(Calendar.DAY_OF_MONTH, -1);CppBankAccessLog cppBankAccessLog = CppBankAccessLog.builder().id(Sequence.getInstance().getSequenceNumber()).time(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(calendar.getTime())).count(count).build();cppBankAccessLogMapper.insertSelective(cppBankAccessLog);//合并每天的访问量到总计中hyperlog.union(TOTAL_COUNT, COUNT);int totalCount = hyperlog.size(TOTAL_COUNT).intValue();cppBankAccessLogMapper.updateCountById(TOTAL_ID, totalCount);log.info("日活量信息入库，昨日数据:[{}]，总数据:[{}]", count, totalCount);//删除today中的数据hyperlog.delete(COUNT);
}