redis用HyperLogLog计算UV

柔光的暖阳◎ 2023-06-15 13:28 19阅读 0赞

UV：unique visitor，独立访客，数据去重  
DV：distinct value，去重统计，如上面的UV。

用redis的set去重，用户多时，比如微信月活10亿，就会占用很多内存。  
用HyperLogLog，最多12k内存，可以统计2^64=100亿亿个值，当然是模糊统计，误差0.81%。  
对于UV，可以有误差，比如10亿和10亿一千万，差别不大。

## 使用 ##

public Object publishHyperLog() { 
            HyperLogLogOperations<String, String> hyperLogLogOperations = redisTemplate.opsForHyperLogLog();
            hyperLogLogOperations.delete(RedisConstant.STATIS_UV);
    
            //可以去重
            for (int j = 0; j < 2; j++) { 
                for (int i = 0; i < 1000; i++) { 
                    hyperLogLogOperations.add(RedisConstant.STATIS_UV, i + "");
                }
            }
    
            Long size = hyperLogLogOperations.size(RedisConstant.STATIS_UV);
            System.out.println(size);//1000
            return size;
        }

## 原理 ##

把数值hash成64位bit串，低14位作为桶的编号，共有2^14=16384个桶。  
高50位寻找第一个1出现的位置，估计数据基数。  
然后所有桶的基数求调和平均数，分桶为了降低误差。

算法刚开始时候，大部分桶是0，稀疏格式存储连续0的个数，不是每个0存储，减少空间。后来变成紧凑格式，每个都存储。

当数据少时候，估算误差很大，用另一个近似值

## java模拟算法 ##

## 扩展 ##

1.  探索HyperLogLog算法，https://www.jianshu.com/p/55defda6dcd2
2.  算法仿真，http://content.research.neustar.biz/blog/hll.html
3.  redis源码，

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