• UV统计
  • HyperLogLog
  • 测试百万数据的统计

UV统计

HyperLogLog

首先我们搞懂两个概念：

• UV：Unique Visitor，也叫独立访客量，是指通过互联网访问、浏览这个网页的自然人。1天内同一个用户多次访问该网站，只记录1次。
• PV：Page View，也叫页面访问量或点击量，用户每访问网站的一个页面，记录1次PV，用户多次打开页面，则记录多次PV。往往用来衡量网站的流量。

通常来说UV会比PV大很多，所以衡量同一个网站的访问量，我们需要综合考虑很多因素，所以我们只是单纯的把这两个值作为一个参考值

UV统计在服务端做会比较麻烦，因为要判断该用户是否已经统计过了，需要将统计过的用户信息保存。但是如果每个访问的用户都保存到Redis中，数据量会非常恐怖，那怎么处理呢？

Hyperloglog(HLL)是从Loglog算法派生的概率算法，用于确定非常大的集合的基数，而不需要存储其所有值。

• 相关算法原理大家可以参考：https://juejin.cn/post/6844903785744056333#heading-0

Redis中的HLL是基于 String 结构实现的，单个HLL的内存永远小于16kb，内存占用低的令人发指！作为代价，其测量结果是概率性的，有小于0.81％的误差。不过对于UV统计来说，这完全可以忽略。

127.0.0.1:6379> help PFADD

  PFADD key [element [element ...]]
  summary: Adds the specified elements to the specified HyperLogLog.
  since: 2.8.9
  group: hyperloglog

127.0.0.1:6379> help PFCOUNT

  PFCOUNT key [key ...]
  summary: Return the approximated cardinality of the set(s) observed by the HyperLogLog at key(s).
  since: 2.8.9
  group: hyperloglog

127.0.0.1:6379> help PFMERGE

  PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]
  summary: Merge N different HyperLogLogs into a single one.
  since: 2.8.9
  group: hyperloglog

测试百万数据的统计

测试思路：我们直接利用单元测试，向HyperLogLog中添加100万条数据，看看内存占用和统计效果如何

@Test
void testHyperLogLog() {
    // 准备数组，装用户数据
    String[] users = new String[1000];
    // 数组角标
    int index = 0;
    for (int i = 1; i <= 1000000; i++) {
        // 赋值
        users[index++] = "user_" + i;
        // 每1000条发送一次
        if (i % 1000 == 0) {
            index = 0;
            stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().add("hll1", users);
        }
    }
    // 统计数量
    Long size = stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().size("hll1");
    System.out.println("size = " + size);
}

经过测试：我们会发生他的误差是在允许范围内，并且内存占用极小

总结：

• HyperLogLog的作用：做海量数据的统计工作
• HyperLogLog的优点：内存占用极低，性能非常好
• HyperLogLog的缺点：有一定的误差