企业级Redis开发运维从入门到实践 （13）— HyperLogLog

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HyperLogLog是做什么的

1. 基于HyperLogLog算法：极小空间完成独立数量统计，Redis中实现的HyperLogLog，只需要12K内存，在标准误差0.81%的前提下，能够统计 $2^{64}$个数据。
2. 本质还是字符串。

redis> type hyperloglog_key
string

redis中hyperloglog实现

Redis正是基于HyperLogLog Counting(HLL)算法实现的HyperLogLog结构，用于统计一组数据集合中不重复的数据个数。

Redis中统计数组大小设置为，hash函数生成64位bit数组，其中位用来找到统计数组的位置，剩下50位用来记录第一个1出现的位置，最大位置为50，需要位记录。

那么统计数组需要的最大内存大小为： 基数估计的标准误差位。

HyperLogLog的相关命令

pfadd

• pfadd key element [element …]：向hyperloglog添加元素。
• 时间复杂度：每添加一个元素的复杂度为 O(1) 。
• 如果给定键已经是一个 HyperLogLog ， 那么这种调用不会产生任何效果。
• 但如果给定的键不存在， 那么命令会创建一个空的 HyperLogLog ， 并向客户端返回 1 。

# 返回值：整数回复，如果 HyperLogLog 的内部储存被修改了， 那么返回 1 ， 否则返回 0 。
redis> pfadd 2017_03_06:unique:ids "uuid-1" "uuid-2" "uuid-3" "uuid-4"
(integer) 1

pfcount

• pfcount key [key …]：计算hyperloglog的独立总数。
• 时间复杂度：当命令作用于单个 HyperLogLog 时， 复杂度为 O(1) ， 并且具有非常低的平均常数时间。 当命令作用于 N 个 HyperLogLog 时， 复杂度为 O(N) ， 常数时间也比处理单个 HyperLogLog 时要大得多。

redis> pfcount 2017_03_06:unique:ids
(integer) 4

redis> pfadd 2017_03_06:unique:ids "uuid-1" "uuid-2" "uuid-3" "uuid-90"
(integer) 1

redis> pfcount 2017_03_06:unique:ids
(integer) 5

pfmerge

• pfmerge destkey sourcekey [sourcekey …]：合并多个hyperloglog。
• 时间复杂度：O(N) ， 其中 N 为被合并的 HyperLogLog 数量， 不过这个命令的常数复杂度比较高。

# 添加 key 是 2016_03_06:unique:ids
redis> pfadd 2016_03_06:unique:ids "uuid-1" "uuid-2" "uuid-3" "uuid-4"
(integer) 1
redis> pfcount 2016_03_06:unique:ids
(integer) 5

#添加 key 是 2016_03_05:unique:ids
redis> pfadd 2016_03_05:unique:ids "uuid-4" "uuid-5" "uuid-6" "uuid-7"
(integer) 1
redis> pfcount 2016_03_05:unique:ids
(integer) 4

# 合并 2016_03_06:unique:ids、2016_03_05:unique:ids
redis> pfmerge 2016_03_05_06:unique:ids 2016_03_05:unique:ids 2016_03_06:unique:ids
OK
reids> pfcount 2016_03_05_06:unique:ids
(integer) 7

内存消耗（百万独立用户）

elements = ""
key = "2016_05_01:unique:ids"
for i in 'seq 1 1000000'
do
	elements = "${elements} uuid-"${i}
	if [[ $((i%1000)) == 0 ]]
	then
		redis-cli pfadd ${key} ${elements}
		elements = ""
	fi
done

	内存消耗
一天	$15KB$
一个月	$15KB*30 = 450KB$
一年	$15KB*365 \approx 5MB$

使用经验

1. 是否能容忍错误率？（错误率：0.81%）

redis> pfcount 2016_05_01:unique:ids(integer)
1009838

2. 是否需要单条数据？（无法获取单条数据）