HyperLogLog

首先我们搞懂两个概念：

• UV：全称Unique Visitor，也叫独立访客量，是指通过互联网访问、浏览这个网页的自然人。1天内同一个用户多次访问该网站，只记录1次。
• PV：全称Page View，也叫页面访问量或点击量，用户每访问网站的一个页面，记录1次PV，用户多次打开页面，则记录多次PV。往往用来衡量网站的流量。

通常来说UV会比PV大很多，所以衡量同一个网站的访问量，我们需要综合考虑很多因素，所以我们只是单纯的把这两个值作为一个参考值

UV统计在服务端做会比较麻烦，因为要判断该用户是否已经统计过了，需要将统计过的用户信息保存。但是如果每个访问的用户都保存到Redis中，数据量会非常恐怖，那怎么处理呢？

Hyperloglog(HLL)是从Loglog算法派生的概率算法，用于确定非常大的集合的基数，而不需要存储其所有值。相关算法原理大家可以参考：HyperLogLog 算法的原理讲解以及 Redis 是如何应用它的 - 掘金 Redis中的HLL是基于string结构实现的，单个HLL的内存永远小于16kb，内存占用低的令人发指！作为代价，其测量结果是概率性的，有小于0.81％的误差。不过对于UV统计来说，这完全可以忽略。

测试百万数据的统计

测试思路：我们直接利用单元测试，向HyperLogLog中添加100万条数据，看看内存占用和统计效果如何

 @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Test
    public void test3(){
        // 准备数组，装用户数据
       String[] users = new String[1000];
       // 数组索引
       int index=0;
        for (int i = 1; i <= 1000000; i++) {
            // 赋值
            users[index++]="user_"+i;
            // 每1000条发送一次
            if (i % 1000 == 0){
                index=0;
                stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().add("hll1",users);
            }
        }
        // 统计数量
        Long size = stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().size("hll1");
        System.out.println("size= " + size);
    }

经过测试：我们会发生他的误差是在允许范围内，并且内存占用极小