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Redis中HyperLogLog数据类型如何使用

更新:2023-03-13 13:12:26
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来源:互联网转载
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这篇文章主要讲解了“Redis中HyperLogLog数据类型如何使用”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Redis中HyperLogLog数据类型如何使用”吧!

1. HyperLogLog 的原理

  Redis HyperLogLog基于一种称为HyperLogLog算法的概率性算法来估计基数。 HyperLogLog使用一个长度为m的位数组和一些hash函数来估计集合中的唯一元素数。

在 HyperLogLog 算法中,对每个元素进行哈希处理,把哈希值转换为二进制后,根据二进制串前缀中 1 的个数来给每个元素打分。例如,一个元素的哈希值为01110100011,那么前缀中1的个数是3,因此在 HyperLogLog 算法中,这个元素的分数为3。

  当所有元素的分数统计完之后,取每一个分数的倒数(1 / 2^n),然后将这些倒数相加后取倒数,就得到一个基数估计值,这个值就是HyperLogLog算法的估计结果。

  HyperLogLog算法通过对位数组的长度m的大小进行取舍,折衷数据结构占用的内存与估计值的精准度(即估计误差),得到了在数据占用空间与错误较小程度之间完美的平衡。

  简而言之,HyperLogLog算法的核心思想是基于哈希函数和位运算,通过将哈希值转换成比特流并统计前导0的个数,从而快速估算大型数据集中唯一值的数量。通过 hyperloglog 算法我们可以在非常大的数据集中进行极速的网页浏览器去重。

2.使用步骤:

  Redis HyperLogLog是一种可用于估算集合中元素数量的数据结构,它能够通过使用非常少的内存来维护海量的数据。它的精确度要比使用一般的估计算法高,并且在处理大量数据时的速度也非常快。

  一个简单的例子,我们可以用HyperLogLog来计算访问网站的独立IP数,具体可以按以下步骤操作:

  • 首先创建一个HyperLogLog数据结构:  

    PFADD hll:unique_ips 127.0.0.1

  • 为每次访问ip添加到unique_ips数据结构中:

    PFADD hll:unique_ips 192.168.1.1

  • 获取计算集合中元素数量的近似值:

    PFCOUNT hll:unique_ips

  • 可以通过对多个HyperLogLog结构(例如按天或按小时)的合并,来获得更精确的计数。

  需要注意的是,HyperLogLog虽然可以节省大量的内存,但它是一种估计算法,误差范围并不是完全精确的,实际使用时应注意其适用范围。

3.实现请求ip去重的浏览量使用示例

Redis中HyperLogLog数据类型如何使用

4.Jedis客户端使用

  1. 添加依赖,引入jedis依赖:

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>3.6.0</version>
</dependency>

  2.创建一个Jedis对象:

Jedis jedis = new Jedis("localhost");

  3.向HyperLogLog数据结构添加元素:

jedis.pfadd("hll:unique_ips", "127.0.0.1");

  4.获取计算集合中元素数量的近似值:

Long count = jedis.pfcount("hll:unique_ips");
System.out.println(count);

  5.可以通过对多个HyperLogLog结构的合并来获得更精确的计数。在Jedis中可以使用

PFMERGE
命令来合并HyperLogLog数据结构:

jedis.pfmerge("hll:unique_ips", "hll:unique_ips1", "hll:unique_ips2", "hll:unique_ips3");

5.Redission使用依赖

  1.创建RedissonClient对象

Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

  2.创建RHyperLogLog对象

RHyperLogLog<String> uniqueIps = redisson.getHyperLogLog("hll:unique_ips");

  3.添加元素

uniqueIps.add("127.0.0.1");

  4..获取近似数量

long approximateCount = uniqueIps.count();
System.out.println(approximateCount);

  5.合并多个HyperLogLog对象

RHyperLogLog<String> uniqueIps1 = redisson.getHyperLogLog("hll:unique_ips1");
RHyperLogLog<String> uniqueIps2 = redisson.getHyperLogLog("hll:unique_ips2");
uniqueIps.mergeWith(uniqueIps1, uniqueIps2);

6.HyperLogLog 提供了哪些特性和方法

  特性:

  • 精确度低,但占用内存极少。

  • 支持插入新元素,同时不会重复计数。

  • 提供指令来优化内存使用和计数准确性。例如PFADD、PFCOUNT、PFMERGE等指令。

  • 能够估计一个数据集中的不同元素数量,即集合的基数(cardinality)。

  • 支持对多个HyperLogLog对象进行合并操作,以获得这些集合的总基数的近似值。

  HyperLogLog常用的方法:

  • PFADD key element [element ...]:添加一个或多个元素到HyperLogLog结构中。

  • PFCOUNT key [key ...]:获取一个或多个HyperLogLog结构的基数估计值。

  • PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]:合并一个或多个HyperLogLog结构到一个目标结构中。

  • PFSELFTEST [numtests]: 测试HyperLogLog估值性能和准确性(仅限Redis4.0+版本)

  需要注意的是,HyperLogLog虽然可以节省大量内存,但仍然是一种估计算法,误差范围并不是完全精确的,并且具有一定的计算成本。在使用时需要根据实际应用情况选择是否使用HyperLogLog或其他数据结构来估计元素数量。

7.使用场景总结:

  Redis使用HyperLogLog的主要作用是在大数据流(view,IP,城市)的情况下进行去重计数。

  具体来说,以下是Redis HyperLogLog用于去重计数的一些场景:

  • 统计页面访问量 - 在Web应用程序中, HyperLogLog可以使用为每个页面计算多少次独特的访问者。通过跨越多个不同的时间段使用HyperLogLog,可以计算出这个页面的所有时间的平均访问数。

  • 统计用户数 - 在分析大数据集合的用户数量方面,HyperLogLog也非常有用。作为一种基于概率的数据结构,尤其是在处理独特的用户ID这样的数据集合时。在此情况下,HyperLogLog首先执行散列,此后仅在内部存储有限的散列值,同时还能够推断大小。

  • 统计广告点击量 - 对于网站或应用程序的广告分析,HyperLogLog可以用于捕获有效点击数量,即非重复或唯一点击数量。

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