13.1 HyperLogLog

• UV：全称Unique Visitor，也叫独立访客量，是指通过互联网访问、浏览这个网页的自然人。1天内同一个用户多次访问该网站，只记录1次。
• PV：全称Page View，也叫页面访问量或点击量，用户每访问网站的一个页面，记录1次PV，用户多次打开页面，则记录多次PV。往往用来衡量网站的流量。
• 本博客的首页侧边栏就有本站访客量和本站总访问量，对应的就是UV和PV
• 通常来说PV会比UV大很多，所以衡量同一个网站的访问量，我们需要综合考虑很多因素。
• UV统计在服务端做会很麻烦，因为要判断该用户是否已经统计过了，需要将统计过的信息保存，但是如果每个访问的用户都保存到Redis中，那么数据库会非常恐怖，那么该如何处理呢？
• HyperLogLog(HLL)是从Loglog算法派生的概率算法，用户确定非常大的集合基数，而不需要存储其所有值，算法相关原理可以参考下面这篇文章：https://juejin.cn/post/6844903785744056333#heading-0
• Redis中的HLL是基于string结构实现的，单个HLL的内存永远小于16kb，内存占用低的令人发指！作为代价，其测量结果是概率性的，有小于0.81％的误差。不过对于UV统计来说，这完全可以忽略。
• 常用的三个方法

PFADD key element [element...]
summary: Adds the specified elements to the specified HyperLogLog

PFCOUNT key [key ...]
Return the approximated cardinality of the set(s) observed by the HyperLogLog at key(s).

PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]
lnternal commands for debugging HyperLogLog values

13.2 测试百万数据的统计

使用单元测试，向HyperLogLog中添加100万条数据，看看内存占用是否真的那么低，以及统计误差如何

@Test
public void testHyperLogLog() {
    String[] users = new String[1000];
    int j = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
        j = i % 1000;
        users[j] = "user_" + i;
        if (j == 999) {
            stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().add("HLL", users);
        }
    }
    Long count = stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().size("HLL");
    System.out.println("count = " + count);
}

• 插入100W条数据，得到的count为997593，误差率为0.002407%
• 去Redis图形化界面中查看占用情况为：12.3K字节