⛄导言

本文参考黑马 点评项目

在各个项目中，咱们都或许需要用到UV数据计算功用，这样能够使咱们愈加便利、便利的检查网站的活泼度！

一、HyperLoglog根底用法

⛅HyperLoglog 基本语法、指令

HyperLogLog

• PFADD ：将指定元素添加到HyperLogLog
• PFCOUNT：回来存储在HyperLogLog结构体的该变量的近似基数，假如该变量不存在,则回来0
• PFMARGE：将多个 HyperLogLog 兼并（merge）为一个 HyperLogLog ， 兼并后的 HyperLogLog 的基数接近于一切输入 HyperLogLog 的可见集合（observed set）的并集.

详见官网： Redis 中文翻译 官方网站 HyperLogLog

⚡HyperLoglog 指令完结功用完成

PFADD指令

使用PFADD 添加数据

PFCOUNT 计算

• 得到基数值，文言就叫做去重值（1，1，2，2，3, 3）的刺进pfcount得到的是3
• 可一次计算多个key
• 时刻复杂度为O(N)，N为key的个数
• 回来值是一个带有 0.81% 规范错误（standard error）的近似值.

使用PFCOUNT查询

PFMERGE 兼并

兼并key

HyperLogLog 的应用场景

• 基数不大的、数据量不大就用不上。
• 有局限性，就是只能计算基数数量，没办法计算具体的内容
• 和BitMap相比，属于两种特定计算情况，HyperLogLog比 BitMap去重便利很多
• HyperLogLog 能够 与 BitMap 配合使用，BitMap标识那些用户活泼，HyperLogLog计数

二、UV计算 测验百万数据的计算

☁️什么是UV计算

• UV：全称Unique Visitor，也叫独立访客量，是指通过互联网拜访、阅读这个网页的自然人。1天内同一个用户屡次拜访该网站，只记载1次。
• PV：全称Page View，也叫页面拜访量或点击量，用户每拜访网站的一个页面，记载1次PV，用户屡次打开页面，则记载屡次PV。往往用来衡量网站的流量。

通常来说 UV 会比 PV 大很多，一个网站的独立访客量 和 页面拜访或点击量，肯定是独立访客大的。

UV计算在服务端做会比较费事，因为要判别该用户是否现已计算过了，需要将计算过的用户信息保存。可是假如每个拜访的用户都保存到Redis中，数据量会非常恐怖，那怎样处理呢？

Hyperloglog(HLL)是从Loglog算法派生的概率算法，用于确认非常大的集合的基数，而不需要存储其一切值。

Redis 中的HLL 是基于string数据结构完成的，单个HLL的内存永久小于16kb， 内存极低！作为代价，其丈量结果是概率性的，有小于0.81％的误差。不过对于UV计算来说，这完全能够疏忽。

⚡使用SpringBoot单元测验进行测验百万数据计算

首要进入Redis 检查 内存占用

info memory

中心源码

@Test
void testHyperLoglog() {
    String[] values = new String[1000];
    int j = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
        j = i % 1000;
        values[j] = "user" + i;
        if (j == 999) {
            //发送至redis
            stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().add("hl2", values);
        }
    }
    //计算数量
    Long count = stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().size("hl2");
    System.out.println("count = " + count);
}

执行后，如下图

再次检查内存占比

能够看出占用大约为14KB，存储上百万数据只占用了14KB数据，可见HyperLogLog的强大！

⛵小结

以上就是【Bug 终结者】对 微服务Spring Boot 整合 Redis 完成 UV 数据计算 的简略介绍，UV数据计算功用是很常用的，在项目中，是一个不错的亮点，计算功用也是各大系统中比较重要的功用，报到完结后，去计算本月的连续 报到记载，来给予奖励，可大大增加用户对系统的活泼度，HyperLogLog能够与BitMap相结合，从而能够能高效的对网站进行深层次的剖析！ 技能改动国际！！！

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