Redis HyperLogLog

概念

HyperLogLog 是一种概率型数据结构，用于基数估算（统计唯一元素数量）。它通过哈希算法和概率统计原理，可以用极小的内存（最大12KB）估算超过 10^9 个元素的基数，误差率仅约 0.81%。

作用

• 高效统计海量数据中不重复元素的数量。

• 以极低内存消耗完成近似去重计算。

• 支持分布式数据集的合并统计。

特性

• 固定内存占用：无论统计元素数量多少，最大只占用12KB内存。

• 可容忍误差率：标准误差率0.81%，实际误差可能更低。

• 不可查询元素：只能统计总数，不能查询具体包含哪些元素。

• 支持分布式合并：可通过PFMERGE命令合并多个HyperLogLog的数据。

场景

• 网站 UV 统计：统计每日独立访客（根据 IP/UserID 去重）。

• 大型日志分析：快速估算不同事件类型的独立触发次数。

• 分布式系统统计：合并多台服务器计算的独立用户量。

• 实时数据流监：控高频写入场景下的近似去重统计。

示例

1.创建HyperLogLog并添加数据

以统计网站的访问人数为例。显然，同一用户多次访问也只统计一次：

# 添加上午访问的用户（用户ID：1001-1005）
127.0.0.1:6379> PFADD uv:2025-01-01 1001 1002 1003 1004 1005
(integer) 1
# 添加下午访问的用户（用户ID：1003-1008，其中 1003 重复）
127.0.0.1:6379> PFADD uv:2025-01-01 1003 1004 1005 1006 1007 1008
(integer) 1
# 添加晚上访问的用户（用户ID：1001，1002，1006，均重复）
127.0.0.1:6379> PFADD uv:2025-01-01 1001 1002 1006
(integer) 1

2.统计近似数

# 统计全天独立访客量
127.0.0.1:6379> PFCOUNT uv:2025-01-01
(integer) 8  # 实际真实值应为 8（1001-1008）

3.数据合并

# （扩展）合并多天的统计
127.0.0.1:6379> PFADD uv:2025-01-02 1008 1009 1010		# 统计1月2日的数据
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFMERGE uv:twoDays uv:2025-01-01 uv:2025-01-02		# 合并两天的数据
OK
127.0.0.1:6379> PFCOUNT uv:twoDays		# 计算出两天的人数为10
(integer) 10

命令集

在 Redis 客户端（如 redis-cli ）可以通过help @hyperloglog命令查找所有与HyperLogLog相关的命令，效果如下：

127.0.0.1:6379> help @hyperloglog

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

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

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

以下是 Redis-x64-3.0.504 版本的HyperLogLog命令集：

命令	说明	版本
PFADD key element [element ...]	将指定元素添加到指定的HyperLogLog中	2.8.9+
PFCOUNT key [key ...]	返回HyperLogLog观察到的集合的近似基数	2.8.9+
PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]	将多个不同的HyperLogLog合并为一个	2.8.9+