前言

简单介绍一下HyperLogLog.

正文

HyperLogLog并不是一种新的数据结构（实际类型为字符串类型），而 是一种基数算法，通过HyperLogLog可以利用极小的内存空间完成独立总数 的统计，数据集可以是IP、Email、ID等。HyperLogLog提供了3个命令： pfadd、pfcount、pfmerge。

例如2016-03-06的访问用户是uuid-1、uuid-2、 uuid-3、uuid-4，2016-03-05的访问用户是uuid-4、uuid-5、uuid-6、uuid-7。

HyperLogLog的算法是由Philippe Flajolet（https://en.wikipedia.org/wiki/Philippe_Flajolet）在The analysis of a near-optimal cardinality estimation algorithm这篇论文中提出，读者如果有兴趣 可以自行阅读。

1. 添加

pfadd key element [element …]

2.计算独立用户数

pfcount用于计算一个或多个HyperLogLog的独立总数

当前这个例子内存节省的效果还不是很明显，下面使用脚本向 HyperLogLog插入100万个id.

先记录当前redis 使用的内存。

然后执行100w个HyperLogLog.

for i in `seq 1 1000000`
do
   elements="${elements} uuid-"${i}
   if [[ $((i%1000)) == 0 ]];
   then
       redis-cli pfadd ${key} ${elements}
       elements=""
   fi
done

这样执行100w次，这里就不演示了，因为太久。 然后内存上升大概就是15k作用。

可以看到，HyperLogLog内存占用量小得惊人，但是用如此小空间来估 算如此巨大的数据，必然不是100%的正确，其中一定存在误差率。Redis官 方给出的数字是0.81%的失误率。

3.合并

pfmerge可以求出多个HyperLogLog的并集并赋值给destkey，例如要计算 2016年3月5日和3月6日的访问独立用户数，可以按照如下方式来执行，可以 看到最终独立用户数是7：

HyperLogLog内存占用量非常小，但是存在错误率，开发者在进行数据结构选型时只需要确认如下两条即可：

·只为了计算独立总数，不需要获取单条数据。

·可以容忍一定误差率，毕竟HyperLogLog在内存的占用量上有很大的优势

结

下一节发布订阅，介绍一下,有些环境下还是可以使用的，大型环境不建议。