什么是基数估算 HyperLogLog 是一种基数估算算法.所谓基数估算,就是估算在一批数据中,不重复元素的个数有多少. 从数学上来说,基数估计这个问题的详细描述是:对于一个数据流 {x1,x2,...,xs} 而言,它可能存在重复的元素,用 n 来表示这个数据流的不同元素的个数,并且这个集合可以表示为{e1,...,en}.目标是:使用 m 这个量级的存储单位,可以得到 n 的估计值,其中 m<<n .并且估计值和实际值 n 的误差是可以控制的. 对于上面这个问题,如果是想得到精确的基数,可

在移动互联网的业务场景中,数据量很大,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合,同时对这个数据集合做统计. 比如: 统计一个 APP 的日活.月活数: 统计一个页面的每天被多少个不同账户访问量(Unique Visitor,UV)): 统计用户每天搜索不同词条的个数: 统计注册 IP 数. 通常情况下,我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的,比如百万.千万级别的用户数量,或者千万级别.甚至亿级别的访问信息. 今天「码哥」分别使用不同的数据类型来实现:统计一个页面的每天被多少个不同

redis越来越受大家欢迎,提升下速度,做下缓存,完成KPI之利器呀.翻译一篇文章<<How to take advantage of Redis just adding it to your stack>>,来介绍下Redis的适用场景. 展现最新数据 Web应用常常要展现最新数据,就会根据时间对数据排序: SELECT * FROM foo WHERE ... ORDER BY time DESC LIMIT 10 随着数据的增加,问题变得越来越复杂,速度也越来越慢.这种情况可

转自http://get.ftqq.com/523.get 一.redis 数据结构使用场景 原来看过 redisbook 这本书,对 redis 的基本功能都已经熟悉了,从上周开始看 redis 的源码.目前目标是吃透 redis 的数据结构.我们都知道,在 redis 中一共有5种数据结构,那每种数据结构的使用场景都是什么呢? String——字符串 Hash——字典 List——列表 Set——集合 Sorted Set——有序集合 下面我们就来简单说明一下它们各自的使用场景: 1. St

  Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构. Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法,HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定 的.并且是很小的. 在 Redis 里面,每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数.这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比. 但是,因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来

redis应用场景: 1.对数据高并发读写 2.对海量数据的高效存储和访问 3.对数据的高可扩展性和高可用性 做分布式扩展很简单,因为没有固定的表结构 redis介绍: redis是一个key-value存储系统, key的数据类型包含:Strings,hashes,lists,set(集合),zset(有序集合) 为了保证效率,数据都是缓存在内存中,它可以周期性的保存在磁盘上. redis的适用场景: 1.应用程序直接读写redis服务器集群. 2.应用程序读写redis,redis和mysq

摘自:http://www.mayou18.com/detail/o6M0v9mi.html Redis  HyperLogLog 结构讲解 Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构. Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法,HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定 的.并且是很小的. 在 Redis 里面,每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^6

目录 锁和分布式锁 锁是什么? 为什么需要锁? Java中的锁 分布式锁 redis 如何实现加锁 锁超时 retry redis 如何释放锁 不该释放的锁 通过Lua脚本实现锁释放 用redis做分布式锁真的靠谱吗 不靠谱的情况 redlock redis分布式锁,Lua,Lua脚本,lua redis,redis lua 分布式锁,redis setnx ,redis分布式锁, Lua脚本在redis分布式锁场景的运用. 锁和分布式锁 锁是什么? 锁是一种可以封锁资源的东西.这种资源通常是共

一:redis使用的场景 redis是一个高性能的NoSQL数据库,特点是高性能,持久存储,适应高并发的应用场景. 下面看看它的使用场景1.取最新N个数据的操作比如取网站的最新文章,通过下面方式,我们可以将最新的5000条评论的ID放在Redis的List集合中,并将超出的部分从数据库中获取1)使用PUSH latest.comments <ID> 命令,向list集合中插入数2)插入完成后再用LTRIM latest.comments 0 5000 命令使其永远保持最近5000个ID3)然后

参考:http://www.runoob.com/redis/redis-hyperloglog.html Redis 在 2.8.9 之后的版本中,添加了 HyperLogLog 结构,用来做基数统计的算法. HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定 的.并且是很小的. 在 Redis 里面,每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数.这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多

redis 突然大量逐出导致读写请求block   内容目录: 现象 背景 原因 解决方案 ref 现象 redis作为缓存场景使用,内存耗尽时,突然出现大量的逐出,在这个逐出的过程中阻塞正常的读写请求,导致 redis 短时间不可用: 背景 redis 中的LRU是如何实现的? 当mem_used内存已经超过maxmemory的设定,对于所有的读写请求,都会触发redis.c/freeMemoryIfNeeded(void)函数以清理超出的内存. 这个清理过程是阻塞的,直到清理出足够的内存空间

一.概念1.redis在2.8.9版本添加了HyperLogLog结构.2.redis HyperLogLog是用来做基数统计的算法,HyperLogLog的优点是:在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定的.并且使很小的.3.在redis里面,每个HyperLogLog键只需要花费12kb内存,就可以计算接近2^64个不同元素的基数.这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比.4.但是,因为HyperLogLog只会根据输入元素来计算基数,而不会存储输入元

引言 在Web应用发展的初期,那时关系型数据库受到了较为广泛的关注和应用, 原因是因为那时候Web站点基本上访问和并发不高.交互也较少. 而在后来,随着访问量的提升,使用关系型数据库的Web站点多多少少都开始在性能上出现了一些瓶颈,而瓶颈的源头一般是在磁盘的I/O上. 而随着互联网技术的进一步发展,各种类型的应用层出不穷,这导致在当今云计算.大数据盛行的时代,对性能有了更多的需求,主要体现在以下四个方面: 低延迟的读写速度:应用快速地反应能极大地提升用户的满意度 支撑海量的数据和流量:对于搜索这

使用场景和优缺点: 2 Redis用来做什么? 通常局限点来说,Redis也以消息队列的形式存在,作为内嵌的List存在,满足实时的高并发需求.而通常在一个电商类型的数据处理过程之中,有关商品,热销,推荐排序的队列,通常存放在Redis之中,期间也包扩Storm对于Redis列表的读取和更新. Redis的优点性能极高 – Redis能支持超过 100K+ 每秒的读写频率.丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hash, Sets 及 Ordered S

(1)HyperLogLog简介 在Redis 在 2.8.9 版本才添加了 HyperLogLog,HyperLogLog算法是用于基数统计的算法,每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数.HyperLogLog适用于大数据量的统计,因为成本相对来说是更低的,最多也就占用12kb内存 业务场景,HyperLogLog常用于大数据量的统计,比如页面访问量统计或者用户访问量统计 举个例子,假如要统计一个页面的访问量(PV),这个还比较

HyperLogLog 实现一个功能 统计网站的UV (user view),区别PV (page view) 数据去重 统计总数 同一个用户的反复点击进入记为 1 次 解决方案 最简单的思路是记录集合A中所有不重复元素的集合S,当新来一个元素x,若S中不包含元素x,则将x加入S,否则不加入,集合A的基数就是集合S中元素的数量 数据量大时存在的问题 存储内存会线性增长 集合S中的元素数量增多时,需要用布隆过滤器(检索一个元素是否在一个集合中) hashmap.set 内存占用大 假设定义Hash

redis中有一种数据格式,hyperloglog,本文就此数据结构的作用.redis的实现及其背后的数学原理作一个整理.当然本文不包含任何数学公式,而是希望用直观的例子帮大家理解. 主要内容如下: 1.业务场景 2.使用效果 3.数学原理 4.redis的实现原理 1.业务场景 现在有这样一个业务场景,统计某个页面的uv.和pv不同,在统计uv的时候需要根据用户id进行去重,因此就很难用一个简单的累加计数器来累加pv.当用户量达到千万甚至更高级别的时候,去重所需要的额外存储空间将是巨大的.而h

转载自新浪微博架构师杨卫华的博客 http://timyang.net/tag/redis/,省略了部分内容 按:杨卫华在2010年就已经测试了Redis的性能,并给出了初步的结论:“Redis性能惊人,国内前十大网站的子产品估计用1台Redis就可以满足存储及Cache的需求.” 而我在今天才开始看Redis,已经落后了6年. Redis是什么?这个问题的结果影响了我们怎么用Redis.如果你认为Redis是一个key value store, 那可能会用它来代替MySQL:如果认为它是一个可

Redis常用数据类型有字符串String.字典dict.列表List.集合Set.有序集合SortedSet,本文将简单介绍各数据类型及其使用场景,并重点剖析有序集合SortedSet的实现. List的底层实现是类似Linked List双端链表的结构,而不是数组,插入速度快,不需要节点的移动,但不支持随机访问,需要顺序遍历到索引所在节点.List有两个主要的使用场景: 记住用户最新发表的博文,每次用户发表了文章,将文章id使用LPUSH加入到列表中,用户访问自己的主页时,使用LRANGE

一.不是万能的菲关系系数据库redis 在面试的时候,常被问比较下Redis与Memcache的优缺点,个人觉得这二者并不适合一起比较,redis:是非关系型数据库不仅可以做缓存还能干其它事情,Memcache:是仅用做缓存.常常让我们对这二者进行比较,主要也是由于Redis最广泛的应用场景就是Cache. 1.2 redis 都能干嘛 缓存,毫无疑问这是Redis当今最为人熟知的使用场景.再提升服务器性能方面非常有效: 排行榜,在使用传统的关系型数据库(mysql oracle 等)来做这个事

redis应用场景总结redis平时我们用到的地方蛮多的,下面就了解的应用场景做个总结: 1.热点数据的缓存 由于redis访问速度块.支持的数据类型比较丰富,所以redis很适合用来存储热点数据,另外结合expire,我们可以设置过期时间然后再进行缓存更新操作,这个功能最为常见,我们几乎所有的项目都有所运用. 2.限时业务的运用 redis中可以使用expire命令设置一个键的生存时间,到时间后redis会删除它.利用这一特性可以运用在限时的优惠活动信息.手机验证码等业务场景. 3.计数器相关