详解Redis HyperLogLog

DFODQ • 2025-02-15 17:10 • 编程

一、HyperLogLog是什么

HyperLogLog是一种基数统计算法，它可以用于插入和统计元素数量无限的集合的元素数量。与传统的基数估计算法（如Bloom Filter）不同的是，HyperLogLog不需要存储所有元素，只需要使用固定数量的内存就可以达到良好的估计精度。

HyperLogLog算法分为两部分，第一部分会将元素哈希到不同的桶中，这些桶分别是一个二进制数，第二部分是估计这些二进制数中最高位的位数。最后结合两部分得出估计结果。

在Redis中，HyperLogLog数据结构采用稀疏表示法。

HyperLogLog的整个数据使用一个Redis String类型存储，其中最高位为0代表存储的是密集表示法，为1代表存储的是稀疏表示法。当Redis收到对HyperLogLog的增量更新时，如果当前使用的是密集表示法，会自动切换到稀疏表示法，这样就减少了内存的浪费。

Redis会根据适当的墨菲定理来判断存储的HyperLogLog的密集程度，如果超过限制，就会触发切换操作。

$redis = new \Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
$redis->pfAdd('test', 'test1', 'text2', 'test3');

以上代码添加了3个元素到一个名为“test”的HyperLogLog中。pfAdd命令可以将任意数量的元素添加到HyperLogLog中，并且这些元素不会被重复添加。

HyperLogLog估算最高位数的精度取决于桶的数量。HyperLogLog中桶的数量取决于内存使用，通常会选用2的32次方大小的桶空间。这样，不同的元素被哈希到的不同桶的期望值是1/2^32。

因此，给定一个元素不在HyperLogLog中的概率为(1 – 1/2^32)^n，其中n是元素的数量。通过对概率的计算，可以得出HyperLogLog对于大约10亿个元素的估计误差为约1.04%左右。

HyperLogLog广泛应用于统计分析领域，例如：

对于网站，统计独立访客数是很常见的需求。由于访客数量非常庞大，因此使用HyperLogLog算法来实现独立访问者的计数，可以大大降低计算和存储资源的消耗。

对于社交网络网站，统计关注数也是很常见的需求。使用HyperLogLog算法来计算关注数，可以优化计算和存储成本。

在线游戏通过HyperLogLog算法，可以对在线玩家数进行高效计数，提高系统的性能和扩展性。

HyperLogLog算法是一种高效的基数统计算法，采用稀疏表示法可以节约存储空间，且具有较高的估算精度。CRedis作为一个高性能的缓存数据库，广泛应用于各个领域，并且具有良好的可扩展性和可维护性。

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