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【SpringBoot DB 系列】Redis 高级个性之 HyperLoglog
hyperloglog 算法，利用非常少的空间，实现比拟大的数据量级统计；比方咱们后面在介绍 bitmap 的过程中，说到了日活的统计，当数据量达到百万时，最佳的存储形式是 hyperloglog，本文将介绍一下 hyperloglog 的基本原理，以及 redis 中的应用姿态
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I. 根本应用
1. 配置
咱们应用 SpringBoot 2.2.1.RELEASE来搭建我的项目环境，间接在 pom.xml 中增加 redis 依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>如果咱们的 redis 是默认配置，则能够不额定增加任何配置；也能够间接在 application.yml 配置中，如下
spring:
redis:
host: 127.0.0.1
port: 6379
password:2. 应用姿态
咱们下来看应用姿态，原理放在前面阐明
redis 中，hyperlolog应用非常简单，个别就两个操作命令，增加pfadd + 计数pfcount；另外还有一个不罕用的merge
a. add
增加一条记录
public boolean add(String key, String obj) {
// pfadd key obj
return stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().add(key, obj) > 0;
}b. pfcount
非精准的计数统计
public long count(String key) {
// pfcount 非精准统计 key 的计数
return stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().size(key);
}a. merge
将多个 hyperloglog 合并成一个新的 hyperloglog；感觉用的场景并不会特地多
public boolean merge(String out, String... key) {
// pfmerge out key1 key2 ---> 将 key1 key2 合并成一个新的 hyperloglog out
return stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().union(out, key) > 0;
}3. 原理阐明
对于 HyperLogLog 的原理我这里也不进行具体赘述，说实话那一套算法以及和谐均匀公式我本人也没太整明确；上面大抵说一下我集体的奢侈了解
Redis 中的 HyperLogLog 一共分了 2^14=16384 个桶，每个桶占 6 个 bit
一个数据，塞入 HyperLogLog 之前，先 hash 一下，失去一个 64 位的二进制数据
- 取低 14 位，用来定位桶的 index
-
高 50 位，从低到高数，找到第一个为 1 呈现的地位 n
- 若桶中值 > n，则丢掉
- 反之，则设置桶中的值为 n
那么怎么进行计数统计呢？
- 拿所有桶中的值，代入上面的公式进行计算
下面这个公式怎么得出的?
之前看到一篇文章，感觉不错，有趣味理解原理的，能够移步: https://www.jianshu.com/p/55defda6dcd2
4. 利用场景
hyperloglog通常是用来非准确的计数统计，后面介绍了日活统计的 case，过后应用的是 bitmap 来作为数据统计，然而当 userId 扩散不平均，小的特地小，大的特地大的时候，并不实用
在数据量级很大的状况下，hyperloglog的劣势十分大，它所占用的存储空间是固定的 2^14
下图援用博文《用户日活月活怎么统计》
应用 HyperLogLog 进行日活统计的设计思路比较简单
- 每日生成一个 key
- 某个用户拜访之后，执行
pfadd key userId - 统计总数:
pfcount key
II. 其余
0. 我的项目
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工程源码
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- 我的项目源码: https://github.com/liuyueyi/spring-boot-demo/tree/master/spring-boot/122-redis-template
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