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UV、PV

但UV统计在服务器端实现会很麻烦，因为要判断过该用户是否统计过了，需要将统计过的用户信息进行保存，若将所有访问过的用户都存储在redis，会消耗大量的内存，所以redis中HyperLogLog

HyperLogLog

hyperloglog是从loglog算法派生出的概率算法，用于确定非常大的集合的基数，而不需要存储其所有值。HLL是基于String结构实现的，单个HLL的内存永远小于16kb，内存占用及其小，但由于它的测量结果是由概率性的，小于0.81%的误差，但完全可以忽略不计，同时HLL里面的元素是不可重复的，即使相同的用户连续访问，也只记录一次该用户

相关命令

PFADD插入的是用户的id，用于统计，PFMERGE用于合并，可以合并一周的，一个月的，一年的记录的数据

 可以看到，重复记录了元素e1,e2,e3..但之后记录一次

模拟UV统计

    @Testvoid testHyperLogLog() {//定义一个长度1000的数组String[] values = new String[1000];int j = 0;for (int i = 0; i < 1000000; i++) {//进行一百万次的循环，但每次都只会记录0-999的数据，超过999就会被j进行取余操作，j = i % 1000;values[j] = "user_" + i;if(j == 999){// 每当数组满了，就发送到Redis一次，直至发送了一百万次数据stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().add("hl2", values);}}// 统计数量Long count = stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().size("hl2");System.out.println("count = " + count);}

输出

误差在0.22%左右，并且内存大概占用14kb左右