点评项目最后一篇：基于HyperLogLog实现UV统计

news2024/12/26 22:40:20

文章目录

- 1 HyperLogLog
- 2 测试百万数据的统计

1 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：https://juejin.cn/post/6844903785744056333
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。

具体实现方式是，为每个时间点或者日期等维度创建一个独立的HyperLogLog对象，在记录用户的UV时，先将用户ID或IP等信息进行哈希处理得到一个指纹（fingerprint），然后利用Redis提供的PFADD命令将这个指纹添加进对应的HyperLogLog集合中。当需要统计某一维度的UV时，使用PFCOUNT命令获取对应HyperLogLog集合的基数（cardinality），即该维度下的独立访问者数量。

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2 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

@Test
void testHyperLogLog() {
    // 准备数组装用户数据
    String[] values = new String[1000];
    // 数组角标
    int j = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
        j = i % 1000;
        // 赋值
        values[j] = "user_" + i;
        // 每1000条发送一次
        if(j == 999){
            // 发送到 Redis
            stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().add("hl2", values);
        }
    }
    // 统计数量
    Long count = stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().size("hl2");
    System.out.println("count = " + count);
}