前言
这篇文章主要介绍了Redis实现唯一计数的3种方法分享,本文讲解了基于SET、基于 bit、基于 HyperLogLog三种方法,需要的朋友可以参考下
唯一计数是网站系统中十分常见的一个功能特性，例如网站需要统计每天访问的人数 unique visitor （也就是 UV）。计数问题很常见，但解决起来可能十分复杂：一是需要计数的量可能很大，比如大型的站点每天有数百万的人访问，数据量相当大；二是通常还希望扩展计数的维度，比如除了需要每天的 UV，还想知道每周或每月的 UV，这样导致计算十分复杂。
在关系数据库存储的系统里，实现唯一计数的方法就是 select count(distinct <item_id>)，它十分简单，但是如果数据量很大，这个语句执行是很慢的。用关系数据库另外一个问题是插入数据性能也不高。
Redis 解决这类计数问题得心应手，相比关系数据库速度更快，消耗资源更少，甚至提供了 3 种不同的方法。
1.基于 set
Redis 的 set 用于保存唯一的数据集合，通过它可以快速判断某一个元素是否存在于集合中，也可以快速计算某一个集合的元素个数，另外和可以合并集合到一个新的集合中。涉及的命令如下：
复制代码 代码如下:
SISMEMBER key member # 判断 member 是否存在
SADD key member # 往集合中加入 member
SCARD key # 获取集合元素个数
基于 set 的方法简单有效，计数精确，适用面广，易于理解，它的缺点是消耗资源比较大（当然比起关系数据库是少很多的），如果元素个数很大（比如上亿的计数），消耗内存很恐怖。
2.基于 bit
Redis 的 bit 可以用于实现比 set 内存高度压缩的计数，它通过一个 bit 1 或 0 来存储某个元素是否存在信息。例如网站唯一访客计数，可以把 user_id 作为 bit 的偏移量 offset，设置为 1 表示有访问，使用 1 MB的空间就可以存放 800 多万用户的一天访问计数情况。涉及的命令如下：
复制代码 代码如下:
SETBIT key offset value # 设置位信息
GETBIT key offset # 获取位信息
BITCOUNT key [start end] # 计数
BITOP operation destkey key [key ...] # 位图合并
基于 bit 的方法比起 set 空间消耗小得多，但是它要求元素能否简单映射为位偏移，适用面窄了不少，另外它消耗的空间取决于最大偏移量，和计数值无关，如果最大偏移量很大，消耗内存也相当可观。
3.基于 HyperLogLog
实现超大数据量精确的唯一计数都是比较困难的，但是如果只是近似的话，计算科学里有很多高效的算法，其中 HyperLogLog Counting 就是其中非常著名的算法，它可以仅仅使用 12 k左右的内存，实现上亿的唯一计数，而且误差控制在百分之一左右。涉及的命令如下：
复制代码 代码如下:
PFADD key element [element ...] # 加入元素
PFCOUNT key [key ...] # 计数
这种计数方法真的很神奇，我也没有彻底弄明白，有兴趣可以深入研究相关文章。
redis 提供的这三种唯一计数方式各有优劣，可以充分满足不同情况下的计数要求。
4. 基于bloomfilter
BloomFilter是利用类似位图或者位集合数据结构来存储数据，利用位数组来简洁的表示一个集合，并且能够快速的判断一个元素是不是已经存在于这个集合。虽然BloomFilter不是100%准确，但是可以通过调节参数，使用Hash函数的个数，位数组的大小来降低失误率。这样调节完全可以把失误率降低到接近于0。可以满足大部分场景了。
redis使用布隆过滤器需要安装插件：centos中安装redis插件bloom-filter
总结
到此这篇关于Redis去重的3种不同方法的文章就介绍到这了,更多相关Redis去重方法内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
