
Redis是一个开源的键值存储系统,具有高性能、高可用性等优点,被广泛应用于缓存、消息队列等方面。其中比较常用的功能是集合,这里介绍一下Redis非常实用的统计工具HyperLogLog。
HyperLogLog是用于基数估计的算法,可以对数以亿计的元素进行去重、计数等操作,统计结果会返回一个接近正确的结果,而不是完全准确的结果。
一. HyperLogLog原理
HyperLogLog是一种基于概率的算法,通过随机化,将元素映射到[0,2^64-1]的整数空间,每个元素映射到一个二进制串,根据这些二进制串中出现“0”的最大位置来估计基数。
为了保证精度,需要不同阶段使用不同的映射方式。在不同阶段会使用不同长度的二进制串,从而在同样的空间大小下,能够维护更多的统计信息。
二. HyperLogLog使用
Redis的HyperLogLog可以通过PFADD增加数据,PFCOUNT统计基数。
1. 添加元素
添加元素可以使用PFADD命令,可以批量添加。以下是添加元素的示例代码:
import redisr = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0, passWORD='password')r.pfadd('test_key1', 'elem1', 'elem2', 'elem3')r.pfadd('test_key2', 'elem3', 'elem4', 'elem5')
2. 统计基数
统计基数使用的是PFCOUNT,可以统计多个Key的基数。以下是统计基数的示例代码:
import redisr = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0, password='password')count = r.pfcount('test_key1', 'test_key2')print(count)
三. 实战示例
以网站流量统计为例,假设要统计网站的UV(独立访客数),使用HyperLongLog能够很好的满足需求。
1. 添加访客信息
通过将IP和时间戳拼接为一个字符串,作为元素添加到HyperLogLog中。以下是添加访客信息的示例代码:
import redisimport timer = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0, password='password')ip = '127.0.0.1'timestamp = int(time.time())# 拼接IP和时间戳elem = ip + str(timestamp)r.pfadd('uv', elem)

2. 统计UV
统计UV可以通过PFCOUNT命令来完成,以下是统计UV的示例代码:
import redisr = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0, password='password')count = r.pfcount('uv')print(count)
四. 总结
本文介绍了HyperLogLog的原理和使用,以及实战示例。在实际应用中,通过合理使用HyperLogLog可以很好的解决大量数据的去重和统计问题,同时也可以提高系统的性能和减少存储空间的占用。
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java怎么样用memcache缓存一张表的数据
其实就相当于在应用程序和数据库之间开了一块内存区域,将一些高频访问的数据放在其中,避免每次都请求数据库。 至于之所以用memcached和redis,而不是自己在程序里开个hashmap,是因为这块区域可以共享且容易管理,在集群环境下更方便使用。 有些做法是直接将数据序列化后存在redis的string或是memcached中,也有些其他做法是利用redis特有的数据结构存储一些关系,例如用sorted set存排行榜,string用来计数,set做一些倒排索引、用户好友关系之类的。 我觉得这些都可以称之为缓存。

母婴类app如何地推?找准目标用户
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