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首先我们搞懂两个概念#xff1a;
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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 Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;Testpublic void test3(){// 准备数组装用户数据String[] users new String[1000];// 数组索引int index0;for (int i 1; i 1000000; i) {// 赋值users[index]user_i;// 每1000条发送一次if (i % 1000 0){index0;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
