HyperLogLog(不精确的去重计数方案)

pfadd

用法和sadd同样

pfcount

用法和scard同样

127.0.0.1:6379> get lan
(nil)
127.0.0.1:6379> pfadd lan js
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd lan php
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount lan
(integer) 2
127.0.0.1:6379> pfadd lan php
(integer) 0
127.0.0.1:6379> pfcount lan
(integer) 2
127.0.0.1:6379> pfadd lan java python lua
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount lan
(integer) 5

当数据大时看看不精确率

<?php
$num=$argv[1]??200;
echo $num.PHP_EOL;

$redis=new redis();
$redis->connect('127.0.0.1',6379);
$redis->del('users');
for($i=1;$i<=$num;$i++){
    $r=$redis->pfadd('users',['user_'.$i]);
    $total=$redis->pfcount('users');
    if($total!=$i){
        echo $r.'-----i='.$i."----pfcount=".$total.PHP_EOL;
        break;
    }
}

[root@centos1 php]# php redis_hyperloglog.php 500
500
1-----i=128----pfcount=129

第128个时出现偏差

下面看偏差概率

<?php
$num=$argv[1]??200;
echo $num.PHP_EOL;

$redis=new redis();
$redis->connect('127.0.0.1',6379);
$redis->del('users');
for($i=1;$i<=$num;$i++){
    $r=$redis->pfadd('users',['user_'.$i]);
    $total=$redis->pfcount('users');
    if($i == $num){
        echo 'i='.$i."----pfcount=".$total.'---->'.($total-$i).'----'.($total-$i)/$i.PHP_EOL;
    }
}

[root@centos1 php]# php redis_hyperloglog.php 500
500
i=500----pfcount=500---->0----0
[root@centos1 php]# php redis_hyperloglog.php 1000
1000
i=1000----pfcount=999---->-1-----0.001

[root@centos1 php]# php redis_hyperloglog.php 5000
5000
i=5000----pfcount=4996---->-4-----0.0008
[root@centos1 php]# php redis_hyperloglog.php 50000
50000
i=50000----pfcount=50115---->115----0.0023


[root@centos1 php]# php redis_hyperloglog.php 10000
10000
i=10000----pfcount=10009---->9----0.0009
[root@centos1 php]# php redis_hyperloglog.php 100000
100000
i=100000----pfcount=99839---->-161-----0.00161
[root@centos1 php]# php redis_hyperloglog.php 1000000
1000000
i=1000000----pfcount=997593---->-2407-----0.002407

100w偏差率在0.002407也能够接受

偏差率也不算高。而后咱们把上面的脚本再跑一边，也就至关于将数据重复加入一边，查看输出，能够发现，pfcount 的结果没有任何改变，仍是 997593，说明它确实具有去重功能

pfmerge

• 用于将多个 pf 计数值累加在一块儿造成一个新的 pf 值

127.0.0.1:6379> pfadd boy Tom John
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd girl Lily lucy Andy
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfmerge student boy girl
OK
127.0.0.1:6379> pfcount student
(integer) 5

HyperLogLog 它须要占据必定 12k 的存储空间，因此它不适合统计单个用户相关的数据。若是你的用户上亿，能够算算，这个空间成本是很是惊人的。可是相比 set 存储方案，HyperLogLog 所使用的空间那真是可使用千斤对比四两来形容了

Redis 对 HyperLogLog 的存储进行了优化，在计数比较小时，它的存储空间采用稀疏矩阵存储，空间占用很小，仅仅在计数慢慢变大，稀疏矩阵占用空间渐渐超过了阈值时才会一次性转变成稠密矩阵，才会占用 12k 的空间