这篇文章主要介绍redis数据结构HyperLogLog怎么用，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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HyperLogLog（下文简称为 HLL）是 Redis 2.8.9 版本添加的数据结构，它用于高性能的基数（去重）统计功能，它的缺点就是存在极低的误差率。

HLL命令是以pf 它是 HyperLogLog 这个数据结构的发明人 Philippe Flajolet 的首字母缩写

pfadd

pfadd key elemnet [element]pfadd 添加元素，如果添加成功返回1

127.0.0.1:6379> pfadd 2019-04-29:unique:ids u1 u2 u3 u4(integer) 1

pfcount

计算一个或多个HyperLogLog的独立总数

127.0.0.1:6379> pfcount 2019-04-29:unique:ids(integer) 4127.0.0.1:6379> pfadd 2019-04-29:unique:ids u1 u2 u3 u5(integer) 1127.0.0.1:6379> pfcount 2019-04-29:unique:ids(integer) 5

pfmerge

pfmerge destkey sourcekey [sourcekey ]

计算多个HyperLoglog的并集并赋值给destkey

127.0.0.1:6379> pfadd 2019-04-30:unique:ids u4 u2 u3 u6 u7(integer) 1127.0.0.1:6379> pfmerge 2019-04:unique:ids 2019-04-29:unique:ids 2019-04-30:unique:idsOK127.0.0.1:6379> pfcount 2019-04:unique:ids(integer) 7

HyperLogLog 内存占用量非常小，但是存在一定误差率，redis官方给出的数字是0.81%的失误率，开发中进行数据选型需要确认如下两条即可：
只是为了计算独立总数，不需要获取单条数据
可以容忍一定误差率。毕竟HyperLogLog 内存占用量非常小

数据去重统计

如果统计 PV 那非常好办，给每个网页一个独立的 Redis 计数器就可以了，这个计数器的 key 后缀加上当天的日期。这样来一个请求，incrby 一次，最终就可以统计出所有的 PV 数据。

但是 UV 不一样，它要去重，同一个用户一天之内的多次访问请求只能计数一次。这就要求每一个网页请求都需要带上用户的 ID，无论是登陆用户还是未登陆用户都需要一个唯一 ID 来标识。

你也许已经想到了一个简单的方案，那就是为每一个页面一个独立的 set 集合来存储所有当天访问过此页面的用户 ID。当一个请求过来时，我们使用 sadd 将用户 ID 塞进去就可以了。通过 scard 可以取出这个集合的大小，这个数字就是这个页面的 UV 数据。没错，这是一个非常简单的方案。

但是，如果你的页面访问量非常大，比如一个爆款页面几千万的 UV，你需要一个很大的 set 集合来统计，这就非常浪费空间。如果这样的页面很多，那所需要的存储空间是惊人的。为这样一个去重功能就耗费这样多的存储空间，值得么？其实老板需要的数据又不需要太精确，105w 和 106w 这两个数字对于老板们来说并没有多大区别，So，有没有更好的解决方案呢？

这就是本节要引入的一个解决方案，Redis 提供了 HyperLogLog 数据结构就是用来解决这种统计问题的。HyperLogLog 提供不精确的去重计数方案，虽然不精确但是也不是非常不精确，标准误差是 0.81%，这样的精确度已经可以满足上面的 UV 统计需求了。

HyperLogLog 数据结构是 Redis 的高级数据结构，它非常有用，但是令人感到意外的是，使用过它的人非常少。

注意事项

HyperLogLog 这个数据结构不是免费的，不是说使用这个数据结构要花钱，它需要占据一定 12k 的存储空间，所以它不适合统计单个用户相关的数据。如果你的用户上亿，可以算算，这个空间成本是非常惊人的。但是相比 set 存储方案，HyperLogLog 所使用的空间那真是可以使用千斤对比四两来形容了。

不过你也不必过于担心，因为 Redis 对 HyperLogLog 的存储进行了优化，在计数比较小时，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，才会占用 12k 的空间。

HyperLogLog 实现原理

HLL 引入了分桶算法和调和平均数来使这个算法更接近真实情况。

分桶算法是指把原来的数据平均分为 m 份，在每段中求平均数在乘以 m，以此来消减因偶然性带来的误差，提高预估的准确性，简单来说就是把一份数据分为多份，把一轮计算，分为多轮计算。

调和平均数指的是使用平均数的优化算法，而非直接使用平均数。

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