前言
开发中遇到了一个貌似很简单的需求，统计某个接口的日访问数量。貌似功能很简单的样子，数据库新增一个记录表，最后按照时间去重下即可。如果真是这样，这里阐述一个通过redis使用hyperloglog数据结构实现访问量统计，请大家参考。
一、问题思路
需求：实现某个接口每天调用了多少次，每个用户只记录一次。
1、数据库统计
通过数据库记录，先查询是否有记录，如果有则返回，没有记录则插入访问记录。最后通过select查询当日数据总数。如果是这样，小心被炒鱿鱼哦。。
2、redis的set集合
通过redis的set集合实现。创建set集合visit_{data}（data为当前日期）。将访问用户的id添加进set集合中。这个在数据量小的时候，确实是一个比较容易理解的解决思路。set集合可以自动的实现去重，最后查询set集合的总数即可。
但是这个只适合集合中数据少的时候，随着数据量的增加，set集合会占用很多内存。
3、redis的HyperLogLog
Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。
但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}， 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为5。 基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。
简单的说HyperLogLog通过概率学统计访问数量，统计的时候存在误差，但是误差很小。所以适合特殊场景，例如日访问量统计。
操作指令如下：
用户001访问。如果 HyperLogLog 的内部被修改了,那么返回 1,否则返回 0 .
PFADD visit_{data} “001”
用户002访问。
PFADD visit_{data} “002”
查看访问数量。
PFCOUNT visit_{data}
总结
HyperLogLog只适合对数量的统计允许有误差的场景， 不适合数据敏感的场景——金钱统计等等。