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Redis中?HyperLogLog數(shù)據(jù)類型使用小結(jié)

 更新時(shí)間:2023年03月13日 08:24:38   作者:香吧香  
Redis使用HyperLogLog的主要作用是在大數(shù)據(jù)流(view,IP,城市)的情況下進(jìn)行去重計(jì)數(shù),這篇文章主要介紹了Redis中?HyperLogLog數(shù)據(jù)類型使用總結(jié),需要的朋友可以參考下

1. HyperLogLog 的原理

  Redis HyperLogLog基于一種稱為HyperLogLog算法的概率性算法來(lái)估計(jì)基數(shù)。 HyperLogLog使用一個(gè)長(zhǎng)度為m的位數(shù)組和一些hash函數(shù)來(lái)估計(jì)集合中的唯一元素?cái)?shù)。

在 HyperLogLog 算法中,對(duì)每個(gè)元素進(jìn)行哈希處理,把哈希值轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制后,根據(jù)二進(jìn)制串前綴中 1 的個(gè)數(shù)來(lái)給每個(gè)元素打分。例如,一個(gè)元素的哈希值為01110100011,那么前綴中1的個(gè)數(shù)是3,因此在 HyperLogLog 算法中,這個(gè)元素的分?jǐn)?shù)為3。

  當(dāng)所有元素的分?jǐn)?shù)統(tǒng)計(jì)完之后,取每一個(gè)分?jǐn)?shù)的倒數(shù)(1 / 2^n),然后將這些倒數(shù)相加后取倒數(shù),就得到一個(gè)基數(shù)估計(jì)值,這個(gè)值就是HyperLogLog算法的估計(jì)結(jié)果。

  HyperLogLog算法通過(guò)對(duì)位數(shù)組的長(zhǎng)度m的大小進(jìn)行取舍,折衷數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)占用的內(nèi)存與估計(jì)值的精準(zhǔn)度(即估計(jì)誤差),得到了在數(shù)據(jù)占用空間與錯(cuò)誤較小程度之間完美的平衡。

  簡(jiǎn)而言之,HyperLogLog算法的核心思想是基于哈希函數(shù)和位運(yùn)算,通過(guò)將哈希值轉(zhuǎn)換成比特流并統(tǒng)計(jì)前導(dǎo)0的個(gè)數(shù),從而快速估算大型數(shù)據(jù)集中唯一值的數(shù)量。通過(guò) hyperloglog 算法我們可以在非常大的數(shù)據(jù)集中進(jìn)行極速的網(wǎng)頁(yè)瀏覽器去重。

2.使用步驟:

  Redis HyperLogLog是一種可用于估算集合中元素?cái)?shù)量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它能夠通過(guò)使用非常少的內(nèi)存來(lái)維護(hù)海量的數(shù)據(jù)。它的精確度要比使用一般的估計(jì)算法高,并且在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)的速度也非???。

  一個(gè)簡(jiǎn)單的例子,我們可以用HyperLogLog來(lái)計(jì)算訪問(wèn)網(wǎng)站的獨(dú)立IP數(shù),具體可以按以下步驟操作:

  • 首先創(chuàng)建一個(gè)HyperLogLog數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):  PFADD hll:unique_ips 127.0.0.1
  • 為每次訪問(wèn)ip添加到unique_ips數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中: PFADD hll:unique_ips 192.168.1.1
  • 獲取計(jì)算集合中元素?cái)?shù)量的近似值: PFCOUNT hll:unique_ips
  • 可以通過(guò)對(duì)多個(gè)HyperLogLog結(jié)構(gòu)(例如按天或按小時(shí))的合并,來(lái)獲得更精確的計(jì)數(shù)。

  需要注意的是,HyperLogLog雖然可以節(jié)省大量的內(nèi)存,但它是一種估計(jì)算法,誤差范圍并不是完全精確的,實(shí)際使用時(shí)應(yīng)注意其適用范圍。

3.實(shí)現(xiàn)請(qǐng)求ip去重的瀏覽量使用示例

4.Jedis客戶端使用

  1. 添加依賴,引入jedis依賴:

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>3.6.0</version>
</dependency>

  2.創(chuàng)建一個(gè)Jedis對(duì)象:

Jedis jedis = new Jedis("localhost");

  3.向HyperLogLog數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)添加元素:

jedis.pfadd("hll:unique_ips", "127.0.0.1");

  4.獲取計(jì)算集合中元素?cái)?shù)量的近似值:

Long count = jedis.pfcount("hll:unique_ips");
System.out.println(count);

  5.可以通過(guò)對(duì)多個(gè)HyperLogLog結(jié)構(gòu)的合并來(lái)獲得更精確的計(jì)數(shù)。在Jedis中可以使用PFMERGE命令來(lái)合并HyperLogLog數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):

jedis.pfmerge("hll:unique_ips", "hll:unique_ips1", "hll:unique_ips2", "hll:unique_ips3");

5.Redission使用依賴

  1.創(chuàng)建RedissonClient對(duì)象

Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

  2.創(chuàng)建RHyperLogLog對(duì)象

RHyperLogLog<String> uniqueIps = redisson.getHyperLogLog("hll:unique_ips");

  3.添加元素

uniqueIps.add("127.0.0.1");

  4..獲取近似數(shù)量

long approximateCount = uniqueIps.count();
System.out.println(approximateCount);

  5.合并多個(gè)HyperLogLog對(duì)象

RHyperLogLog<String> uniqueIps1 = redisson.getHyperLogLog("hll:unique_ips1");
RHyperLogLog<String> uniqueIps2 = redisson.getHyperLogLog("hll:unique_ips2");
uniqueIps.mergeWith(uniqueIps1, uniqueIps2);

6.HyperLogLog 提供了哪些特性和方法

  特性:

  • 精確度低,但占用內(nèi)存極少。
  • 支持插入新元素,同時(shí)不會(huì)重復(fù)計(jì)數(shù)。
  • 提供指令來(lái)優(yōu)化內(nèi)存使用和計(jì)數(shù)準(zhǔn)確性。例如PFADD、PFCOUNT、PFMERGE等指令。
  • 能夠估計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)集中的不同元素?cái)?shù)量,即集合的基數(shù)(cardinality)。
  • 支持對(duì)多個(gè)HyperLogLog對(duì)象進(jìn)行合并操作,以獲得這些集合的總基數(shù)的近似值。

  HyperLogLog常用的方法:

  • PFADD key element [element ...]:添加一個(gè)或多個(gè)元素到HyperLogLog結(jié)構(gòu)中。
  • PFCOUNT key [key ...]:獲取一個(gè)或多個(gè)HyperLogLog結(jié)構(gòu)的基數(shù)估計(jì)值。
  • PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]:合并一個(gè)或多個(gè)HyperLogLog結(jié)構(gòu)到一個(gè)目標(biāo)結(jié)構(gòu)中。
  • PFSELFTEST [numtests]: 測(cè)試HyperLogLog估值性能和準(zhǔn)確性(僅限Redis4.0+版本)

  需要注意的是,HyperLogLog雖然可以節(jié)省大量?jī)?nèi)存,但仍然是一種估計(jì)算法,誤差范圍并不是完全精確的,并且具有一定的計(jì)算成本。在使用時(shí)需要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用情況選擇是否使用HyperLogLog或其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)估計(jì)元素?cái)?shù)量。

7.使用場(chǎng)景總結(jié):

  Redis使用HyperLogLog的主要作用是在大數(shù)據(jù)流(view,IP,城市)的情況下進(jìn)行去重計(jì)數(shù)。

  具體來(lái)說(shuō),以下是Redis HyperLogLog用于去重計(jì)數(shù)的一些場(chǎng)景:

  • 統(tǒng)計(jì)頁(yè)面訪問(wèn)量 - 在Web應(yīng)用程序中, HyperLogLog可以使用為每個(gè)頁(yè)面計(jì)算多少次獨(dú)特的訪問(wèn)者。通過(guò)跨越多個(gè)不同的時(shí)間段使用HyperLogLog,可以計(jì)算出這個(gè)頁(yè)面的所有時(shí)間的平均訪問(wèn)數(shù)。
  • 統(tǒng)計(jì)用戶數(shù) - 在分析大數(shù)據(jù)集合的用戶數(shù)量方面,HyperLogLog也非常有用。作為一種基于概率的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),尤其是在處理獨(dú)特的用戶ID這樣的數(shù)據(jù)集合時(shí)。在此情況下,HyperLogLog首先執(zhí)行散列,此后僅在內(nèi)部存儲(chǔ)有限的散列值,同時(shí)還能夠推斷大小。
  • 統(tǒng)計(jì)廣告點(diǎn)擊量 - 對(duì)于網(wǎng)站或應(yīng)用程序的廣告分析,HyperLogLog可以用于捕獲有效點(diǎn)擊數(shù)量,即非重復(fù)或唯一點(diǎn)擊數(shù)量。

總之,對(duì)于需要進(jìn)行去重計(jì)數(shù)的大數(shù)據(jù)流的情況下,Redis的HyperLogLog是一種簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的工具。

到此這篇關(guān)于Redis中 HyperLogLog數(shù)據(jù)類型使用總結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis HyperLogLog數(shù)據(jù)類型使用內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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