黑马点评-UV统计

UV、PV

但UV统计在服务器端实现会很麻烦,因为要判断过该用户是否统计过了,需要将统计过的用户信息进行保存,若将所有访问过的用户都存储在redis,会消耗大量的内存,所以redis中HyperLogLog

HyperLogLog

hyperloglog是从loglog算法派生出的概率算法,用于确定非常大的集合的基数,而不需要存储其所有值。HLL是基于String结构实现的,单个HLL的内存永远小于16kb,内存占用及其小, 但由于它的测量结果是由概率性的,小于0.81%的误差,但完全可以忽略不计,同时HLL里面的元素是不可重复的,即使相同的用户连续访问,也只记录一次该用户

相关命令

PFADD插入的是用户的id,用于统计,PFMERGE用于合并,可以合并一周的,一个月的,一年的记录的数据

可以看到,重复记录了元素e1,e2,e3..但之后记录一次

模拟UV统计

java 复制代码
    @Test
    void testHyperLogLog() {
        //定义一个长度1000的数组
        String[] values = new String[1000];
        int j = 0;
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            //进行一百万次的循环,但每次都只会记录0-999的数据,超过999就会被j进行取余操作,
            j = i % 1000;
            values[j] = "user_" + i;
            if(j == 999){
                // 每当数组满了,就发送到Redis一次,直至发送了一百万次数据
                stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().add("hl2", values);
            }
        }
        // 统计数量
        Long count = stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().size("hl2");
        System.out.println("count = " + count);
    }

输出

误差在0.22%左右,并且内存大概占用14kb左右

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