UV、PV
但UV统计在服务器端实现会很麻烦,因为要判断过该用户是否统计过了,需要将统计过的用户信息进行保存,若将所有访问过的用户都存储在redis,会消耗大量的内存,所以redis中HyperLogLog
HyperLogLog
hyperloglog是从loglog算法派生出的概率算法,用于确定非常大的集合的基数,而不需要存储其所有值。HLL是基于String结构实现的,单个HLL的内存永远小于16kb,内存占用及其小,但由于它的测量结果是由概率性的,小于0.81%的误差,但完全可以忽略不计,同时HLL里面的元素是不可重复的,即使相同的用户连续访问,也只记录一次该用户
相关命令
PFADD插入的是用户的id,用于统计,PFMERGE用于合并,可以合并一周的,一个月的,一年的记录的数据
可以看到,重复记录了元素e1,e2,e3..但之后记录一次
模拟UV统计
@Testvoid testHyperLogLog() {//定义一个长度1000的数组String[] values = new String[1000];int j = 0;for (int i = 0; i < 1000000; i++) {//进行一百万次的循环,但每次都只会记录0-999的数据,超过999就会被j进行取余操作,j = i % 1000;values[j] = "user_" + i;if(j == 999){// 每当数组满了,就发送到Redis一次,直至发送了一百万次数据stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().add("hl2", values);}}// 统计数量Long count = stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().size("hl2");System.out.println("count = " + count);}
输出
误差在0.22%左右,并且内存大概占用14kb左右