前言

我们先思考一个常见的业务问题：如果你负责开发维护一个大型的网站，有一天老板找产品经理要网站每个网页每天的 UV 数据，然后让你来开发这个统计模块，你会如何实现？

统计uv的常用方法以及优缺点

其实要是单纯的统计pv是比较好办的，直接用redis的incr就行，但是uv的话，它要去重，同一个用户一天之内的多次访问请求只能计数一次。这就要求每一个网页请求都需要带上用户的 ID，无论是登陆用户还是未登陆用户都需要一个唯一 ID 来标识。

set

比较容易想到的是为每一个页面一个独立的 set 集合来存储所有当天访问过此页面的用户 ID。当一个请求过来时，我们使用 sadd 将用户 ID 塞进去就可以了。通过 scard 可以取出这个集合的大小，这个数字就是这个页面的 UV 数据。没错，这是一个非常简单的方案。

但是，如果你的页面访问量非常大，比如一个爆款页面几千万的 UV，你需要一个很大的 set 集合来统计，这就非常浪费空间。如果这样的页面很多，那所需要的存储空间是惊人的。

hash

hash和set在处理uv的问题上其实类似，把用户id作为hash的key的确可以去重，但是如果访问量大了之后也会消耗很大的内存空间

bitmap

bitmap同样是一种可以统计基数的方法，可以理解为用bit数组存储元素，例如01101001，表示的是[1,2,4,8]，bitmap中1的个数就是基数。bitmap也可以轻松合并多个集合，只需要将多个数组进行异或操作就可以了。bitmap相比于Set，Hash也大大节省了内存，我们来粗略计算一下，统计1亿个数据的基数，需要的内存是：100000000/8/1024/1024 ≈ 12M。

虽然bitmap在节省空间方面已经有了不错的表现，但是如果需要统计1000个对象，就需要大约12G的内存，显然这个结果仍然不能令我们满意。在这种情况下，HyperLogLog将会出来拯救我们。

HyperLogLog

这就是本节要引入的一个解决方案，Redis 提供了 HyperLogLog 数据结构就是用来解决这种统计问题的。HyperLogLog 提供不精确的去重计数方案，虽然不精确但是也不是非常不精确，标准误差是 0.81%，这样的精确度已经可以满足上面的 UV 统计需求了。

HyperLogLog 数据结构是 Redis 的高级数据结构，它非常有用，但是令人感到意外的是，使用过它的人非常少。

使用方法

Redis 的位数组是自动扩展，如果设置了某个偏移位置超出了现有的内容范围，就会自动将位数组进行零扩充。

命令

HyperLogLog 提供了两个指令 pfadd 和 pfcount，根据字面意义很好理解，一个是增加计数，一个是获取计数。

具体实现

pfadd 用法和 set 集合的 sadd 是一样的，来一个用户 ID，就将用户 ID 塞进去就是。pfcount 和 scard 用法是一样的，直接获取计数值。关键是它非常省空间，载统计海量uv的时候，只占用了12k的空间

127.0.0.1:6379> pfadd codehole user1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount codehole
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd codehole user2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount codehole
(integer) 2
127.0.0.1:6379> pfadd codehole user3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount codehole
(integer) 3
127.0.0.1:6379> pfadd codehole user4
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount codehole
(integer) 4
127.0.0.1:6379> pfadd codehole user5
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount codehole
(integer) 5
127.0.0.1:6379> pfadd codehole user6
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount codehole
(integer) 6
127.0.0.1:6379> pfadd codehole user7 user8 user9 user10
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount codehole
(integer) 10

简单试了一下，发现还蛮精确的，一个没多也一个没少。接下来我们使用脚本，往里面灌更多的数据，看看它是否还可以继续精确下去，如果不能精确，差距有多大。

我们将数据增加到 10w 个，看看总量差距有多大。

public class JedisTest {
  public static void main(String[] args) {
    Jedis jedis = new Jedis();
    for (int i = 0; i < 100000; i++) {
      jedis.pfadd("codehole", "user" + i);
    }
    long total = jedis.pfcount("codehole");
    System.out.printf("%d %d\n", 100000, total);
    jedis.close();
  }
}

跑了约半分钟，我们看输出：

> python pftest.py
100000 99723

差了 277 个，按百分比是 0.277%，对于上面的 UV 统计需求来说，误差率也不算高。然后我们把上面的脚本再跑一边，也就相当于将数据重复加入一边，查看输出，可以发现，pfcount 的结果没有任何改变，还是 99723，说明它确实具备去重功能。