Redis其他数据结构
用户日活月活怎么统计 - Redis HyperLogLog 详解
HyperLogLog
提出问题
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?
如果统计 PV 那非常好办,给每个网页一个独立的 Redis 计数器就可以了,这个计数器的 key 后缀加上当天的日期。这样来一个请求,incrby 一次,最终就可以统计出所有的 PV 数据。
但是 UV 不一样,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。
如果访问量很大,需要涉及很多数据的存储、去重,内存消耗很大。
Set自不必说,消耗很好。bitmap相比于Set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。当数据量上去了,还是会消耗很大。
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。
概念
HyperLogLog 是一种概率数据结构,用来估算数据的基数。数据集可以是网站访客的 IP 地址,E-mail 邮箱或者用户 ID。
基数就是指一个集合中不同值的数目,比如 a, b, c, d 的基数就是 4,a, b, c, d, a 的基数还是 4。虽然 a 出现两次,只会被计算一次。
Redis 的 HyperLogLog 通过牺牲准确率来减少内存空间的消耗,只需要12K内存,在标准误差0.81%的前提下,能够统计2^64个数据。所以 HyperLogLog 是否适合在比如统计日活月活此类的对精度要不不高的场景。
HyperLogLog 在 Redis 中的使用
Redis 提供了 PFADD
、PFCOUNT
和 PFMERGE
三个命令来供用户使用 HyperLogLog。
PFADD
用于向 HyperLogLog 添加元素。
> PFADD visitors alice bob carol
(integer) 1
> PFCOUNT visitors
(integer) 3
如果 HyperLogLog 估计的近似基数在 PFADD
命令执行之后出现了变化, 那么命令返回 1 , 否则返回 0 。 如果命令执行时给定的键不存在, 那么程序将先创建一个空的 HyperLogLog 结构, 然后再执行命令。
PFCOUNT
命令会给出 HyperLogLog 包含的近似基数。在计算出基数后,PFCOUNT
会将值存储在 HyperLogLog 中进行缓存,知道下次 PFADD
执行成功前,就都不需要再次进行基数的计算。
PFMERGE
将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog , 合并后的 HyperLogLog 的基数接近于所有输入 HyperLogLog 的并集基数。
> PFADD customers alice dan
(integer) 1
> PFMERGE everyone visitors customers
OK
> PFCOUNT everyone
(integer) 4
基本原理
原文。
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