未来一段时间开发的项目或者需求会大量使用到Redis，趁着这段时间业务并不太繁忙，抽点时间预习和复习Redis的相关内容。刚好看到博客下面的UV和PV统计，想到了最近看书里面提到的HyperLogLog数据类型，于是花点时间分析一下它的使用方式和使用场景（暂时不探究HyperLogLog的实现原理）。Redis中HyperLogLog数据类型是Redid 2.8.9引入的，使用的时候确保Redis版本>= 2.8.9。
基数计数(cardinality counting)，通常用来统计一个集合中不重复的元素个数。一个很常见的例子就是统计某个文章的UV（Unique Visitor，独立访客，一般可以理解为客户端IP）。大数据量背景下，要实现基数计数，多数情况下不会选择存储全量的基数集合的元素，因为可以计算出存储的内存成本，假设一个每个被统计的元素的平均大小为32bit，那么如果统计一亿个数据，占用的内存大小为：
32 * 100000000 / 8 / 1024 / 1024 ≈ 381M。如果有多个集合，并且允许计算多个集合的合并计数结果，那么这个操作带来的复杂度可能是毁灭性的。因此，不会使用Bitmap、Tree或者HashSet等数据结构直接存储计数元素集合的方式进行计数，而是在不追求绝对准确计数结果的前提之下，使用基数计数的概率算法进行计数，目前常见的有概率算法以下三种：
Linear Counting(LC)。LogLog Counting(LLC)。HyperLogLog Counting(HLL)。所以，HyperLogLog其实是一种基数计数概率算法，并不是Redis特有的，Redis基于C语言实现了HyperLogLog并且提供了相关命令API入口。
Redis的作者Antirez为了纪念Philippe Flajolet对组合数学和基数计算算法分析的研究，所以在设计HyperLogLog命令的时候使用了Philippe Flajolet姓名的英文首字母PF作为前缀。也就是说，Philippe Flajolet博士是HLL算法的重大贡献者，但是他其实并不是Redis中HyperLogLog数据类型的开发者。遗憾的是Philippe Flajolet博士于2011年3月22日因病在巴黎辞世。这个是Philippe Flajolet博士的维基百科照片：
Redis提供的HyperLogLog数据类型的特征：
基本特征：使用HyperLogLog Counting(HLL)实现，只做基数计算，不会保存元数据。内存占用：HyperLogLog每个KEY最多占用12K的内存空间，可以计算接近2^64个不同元素的基数，它的存储空间采用稀疏矩阵存储，空间占用很小，仅仅在计数基数个数慢慢变大，稀疏矩阵占用空间渐渐超过了阈值时才会一次性转变成稠密矩阵，转变成稠密矩阵之后才会占用12K的内存空间。计数误差范围：基数计数的结果是一个标准误差（Standard Error）为0.81%的近似值，当数据量不大的时候，得到的结果也可能是一个准确值。内存占用小（每个KEY最高占用12K）是HyperLogLog的最大优势，而它存在两个相对明显的限制：
计算结果并不是准确值，存在标准误差，这是由于它本质上是用概率算法导致的。不保存基数的元数据，这一点对需要使用元数据进行数据分析的场景并不友好。Redis提供的HyperLogLog数据类型一共有三个命令API：PFADD、PFCOUNT和PFMERGE。
PFADD命令参数如下：
PFADD key element [element …]支持此命令的Redis版本是：>= 2.8.9 时间复杂度：每添加一个元素的复杂度为O(1)
功能：将所有元素参数element添加到键为key的HyperLogLog数据结构中。PFADD命令的执行流程如下：
PFADD命令的使用方式如下：
127.0.0.1:6379> PFADD food apple fish (integer) 1 127.0.0.1:6379> PFADD food apple (integer) 0 127.0.0.1:6379> PFADD throwable (integer) 1 127.0.0.1:6379> SET name doge OK 127.0.0.1:6379> PFADD name throwable (error) WRONGTYPE Key is not a valid HyperLogLog string value.虽然HyperLogLog数据结构本质是一个字符串，但是不能在String类型的KEY使用HyperLogLog的相关命令。
PFCOUNT命令参数如下：
PFCOUNT key [key …]支持此命令的Redis版本是：>= 2.8.9 时间复杂度：返回单个HyperLogLog的基数计数值的复杂度为O(1)，平均常数时间比较低。当参数为多个key的时候，复杂度为O(N)，N为key的个数。
当PFCOUNT命令使用单个key的时候，返回储存在给定键的HyperLogLog数据结构的近似基数，如果键不存在， 则返回0。当PFCOUNT命令使用多个key的时候，返回储存在给定的所有HyperLogLog数据结构的并集的近似基数，也就是会把所有的HyperLogLog数据结构合并到一个临时的HyperLogLog数据结构，然后计算出近似基数。PFCOUNT命令的使用方式如下：
127.0.0.1:6379> PFADD POST:1 ip-1 ip-2 (integer) 1 127.0.0.1:6379> PFADD POST:2 ip-2 ip-3 ip-4 (integer) 1 127.0.0.1:6379> PFCOUNT POST:1 (integer) 2 127.0.0.1:6379> PFCOUNT POST:1 POST:2 (integer) 4 127.0.0.1:6379> PFCOUNT NOT_EXIST_KEY (integer) 0PFMERGE命令参数如下：
PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]支持此命令的Redis版本是：>= 2.8.9 时间复杂度：O(N)，其中N为被合并的HyperLogLog数据结构的数量，此命令的常数时间比较高
功能：把多个HyperLogLog数据结构合并为一个新的键为destkey的HyperLogLog数据结构，合并后的HyperLogLog的基数接近于所有输入HyperLogLog的可见集合（Observed Set）的并集的基数。命令返回值：只会返回字符串OK。PFMERGE命令的使用方式如下
127.0.0.1:6379> PFADD POST:1 ip-1 ip-2 (integer) 1 127.0.0.1:6379> PFADD POST:2 ip-2 ip-3 ip-4 (integer) 1 127.0.0.1:6379> PFMERGE POST:1-2 POST:1 POST:2 OK 127.0.0.1:6379> PFCOUNT POST:1-2 (integer) 4假设现在有个简单的场景，就是统计博客文章的UV，要求UV的计数不需要准确，也不需要保存客户端的IP数据。下面就这个场景，使用HyperLogLog做一个简单的方案和编码实施。
这个流程可能步骤的先后顺序可能会有所调整，但是要做的操作是基本不变的。先简单假设，文章的内容和统计数据都是后台服务返回的，两个接口是分开设计。引入Redis的高级客户端Lettuce依赖：
<dependency> <groupId>io.lettuce</groupId> <artifactId>lettuce-core</artifactId> <version>5.2.1.RELEASE</version> </dependency>编码如下：
public class UvTest { private static RedisCommands<String, String> COMMANDS; @BeforeClass public static void beforeClass() throws Exception { // 初始化Redis客户端 RedisURI uri = RedisURI.builder().withHost("localhost").withPort(6379).build(); RedisClient redisClient = RedisClient.create(uri); StatefulRedisConnection<String, String> connect = redisClient.connect(); COMMANDS = connect.sync(); } @Data public static class PostDetail { private Long id; private String content; } private PostDetail selectPostDetail(Long id) { PostDetail detail = new PostDetail(); detail.setContent("content"); detail.setId(id); return detail; } private PostDetail getPostDetail(String clientIp, Long postId) { PostDetail detail = selectPostDetail(postId); String key = "puv:" + postId; COMMANDS.pfadd(key, clientIp); return detail; } private Long getPostUv(Long postId) { String key = "puv:" + postId; return COMMANDS.pfcount(key); } @Test public void testViewPost() throws Exception { Long postId = 1L; getPostDetail("111.111.111.111", postId); getPostDetail("111.111.111.222", postId); getPostDetail("111.111.111.333", postId); getPostDetail("111.111.111.444", postId); System.out.println(String.format("The uv count of post [%d] is %d", postId, getPostUv(postId))); } }输出结果：
The uv count of post [1] is 4可以适当使用更多数量的不同客户端IP调用getPostDetail()，然后统计一下误差。
如果想要准确统计UV，则需要注意几个点：
内存或者磁盘容量需要准备充足，因为就目前的基数计数算法来看，没有任何算法可以在不保存元数据的前提下进行准确计数。如果需要做用户行为分析，那么元数据最终需要持久化，这一点应该依托于大数据体系，在这一方面笔者没有经验，所以暂时不多说。假设在不考虑内存成本的前提下，我们依然可以使用Redis做准确和实时的UV统计，简单就可以使用Set数据类型，增加UV只需要使用SADD命令，统计UV只需要使用SCARD命令（时间复杂度为O(1)，可以放心使用）。举例：
127.0.0.1:6379> SADD puv:1 ip-1 ip-2 (integer) 2 127.0.0.1:6379> SADD puv:1 ip-3 ip-4 (integer) 2 127.0.0.1:6379> SCARD puv:1 (integer) 4如果这些统计数据仅仅是用户端展示，那么可以采用异步设计：
在体量小的时候，上面的所有应用的功能可以在同一个服务中完成，消息队列可以用线程池的异步方案替代。
这篇文章只是简单介绍了HyperLogLog的使用和统计UV的使用场景。总的来说就是：在（1）原始数据量巨大，（2）内存占用要求尽可能小，（3）允许计数存在一定误差并且（4）不要求存放元数据的场景下，可以优先考虑使用HyperLogLog进行计数。
参考资料：
antirez-Redis new data structure: the HyperLogLogRedis Commands维基百科（本文完 c-3-d e-a-20191117）
