Redis高级数据类型-Bitmap和HyperLogLog
Redis高级数据类型-Bitmap和HyperLogLog
位图
位图不是特殊的数据结构，它的内容其实就是普通的字符串，也就是 byte 数组。我们可以使用普通的 get/set 直接获取和设置整个位图的内容，也可以使用位图操作 getbit/setbit 等将 byte 数组看成「位数组」来处理。
当我们要统计月活的时候，因为需要去重，需要使用 set 来记录所有活跃用户的 id，这非常浪费内存。这时就可以考虑使用位图来标记用户的活跃状态。每个用户会都在这个位图的一个确定位置上，0 表示不活跃，1 表示活跃。然后到月底遍历一次位图就可以得到月度活跃用户数。不过这个方法也是有条件的，那就是 userid 是整数连续的，并且活跃占比较高，否则可能得不偿失。
HyperLogLog
HyperLogLog，下面简称为HLL，它是 LogLog 算法的升级版，作用是能够提供不精确的去重计数。存在以下的特点：
- 代码实现较难。
- 能够使用极少的内存来统计巨量的数据，在
Redis中实现的HyperLogLog，只需要12K内存就能统计2^64个数据。 - 计数存在一定的误差，误差率整体较低。标准误差为 0.81% 。
- 误差可以被设置
辅助计算因子进行降低。
为什么用HyperLogLog
如果要实现这么一个功能：
统计 APP或网页 的一个页面，每天有多少用户点击进入的次数。同一个用户的反复点击进入记为 1 次。
用 HashMap 这种数据结构就可以，假设 APP 中日活用户达到百万或千万以上级别的话，我们采用 HashMap 的做法，就会导致程序中占用大量的内存。
估算下 HashMap 的在应对上述问题时候的内存占用。假设定义HashMap 中 Key 为 string 类型，value 为 bool。key 对应用户的Id,value是是否点击进入。明显地，当百万不同用户访问的时候。此HashMap 的内存占用空间为：100万 * (string + bool)。
HyperLogLog原理
如图，给定一系列的随机整数，我们记录下低位连续零位的最大长度 k，通过这个 k 值可以估算出随机数的数量。
HyperLogLog与伯努利试验有关，具体可参考HyperLogLog 算法的原理讲解