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1. 介绍

Redis HyperLogLog 是 Redis 2.8.9 版本新增的数据类型，是一种用于【统计基数】的数据集合类型，基数统计就是指统计一个集合中不重复的元素个数。但要注意，HyperLogLog 的统计规则是基于概率完成的，不是非常准确，标准误算率是 0.81%。

所以，简单来说 HyperLogLog 提供不准确的去重计数。

HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的内存空间总是固定的，并且是很小的。

在 Redis 中，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数，和元素越多就越耗费内存的 Set 和 Hash 类型相比，HyperLogLog 就非常节省空间。

这是什么概念？举个例子：

用 Java 语言来说，一般 long 类型占用 8 个字节，而 1 字节有 8 位，即：1 byte = 8 bit，即 long 数据类型最大可以表示的数是：2^63 - 1。对应上面的 2^64 个数，假设此时有 2^63 - 1 这么多个数，从 0 ~ 2^63-1，按照 long 以及 1 k = 1024 字节 的规则来计算内存总数，就是：(2^63-1)*8/1024K ，这是很庞大的一个数，存储空间远远超过 12 K，而 HyperLogLog 却可以用 12K 就能统计完。

2. 内部实现

HyperLogLog 的实现涉及到很多数学问题，太费脑子了，搞不懂。

3. 常见命令

HyperLogLog 命令很少，就三个。

# 添加指定元素到 HyperLogLog 中
PFADD key element [element ...]
​
# 返回给定 HyperLogLog 的基数估算值
PFCOUNT key [key ...]
​
# 将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog
PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]

4. 应用场景

4.1 百万级网页 UV 计数

Redis HyperLogLog 优势在于只需花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个元素的基数，和元素越多就越耗费内存的 Set 和 Hash 类型相比，HyperLogLog 就非常节省空间。

所以，非常适合统计百万级以上的网页 UV（Unique Vistor 独立访客，衡量一个给定时间范围内访问网站的不同访客数量。） 的场景。

在统计 UV 时，你可以使用 PFADD 命令（用于向 HyperLogLog 中添加新元素）把访问页面的每个用户都添加到 HyperLogLog 中。

PFADD page1:uv user1 user2 user3 user4

接下来，就可以用 PFCOUNT 命令直接获得 page1 的 UV 值了，这个命令的作用就是返回 HyperLogLog 的统计结果。

PFCOUNT page:uv

不过，有一点需要注意一下，HyperLogLog 的统计规则是基于概率完成的，所以它给出的统计结果是有一定误差的，标准误算率是 0.81%。

这也就意味着，你使用 HyperLogLog 统计的 UV 是 100 万，但实际的 UV 可能是 101 万。虽然误差率不算大，但是，如果你需要准确统计结果的话，最好还是继续使用 Set 或 Hash 类型。