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Redis HyperLogLog基于一种称为HyperLogLog算法的概率性算法来估计基数。 HyperLogLog使用一个长度为m的位数组和一些hash函数来估计集合中的唯一元素数。
在 HyperLogLog 算法中，对每个元素进行哈希处理，把哈希值转换为二进制后，根据二进制串前缀中 1 的个数来给每个元素打分。例如，一个元素的哈希值为01110100011，那么前缀中1的个数是3，因此在 HyperLogLog 算法中，这个元素的分数为3。
当所有元素的分数统计完之后，取每一个分数的倒数（1 / 2^n），然后将这些倒数相加后取倒数，就得到一个基数估计值，这个值就是HyperLogLog算法的估计结果。
HyperLogLog算法通过对位数组的长度m的大小进行取舍，折衷数据结构占用的内存与估计值的精准度（即估计误差），得到了在数据占用空间与错误较小程度之间完美的平衡。
简而言之，HyperLogLog算法的核心思想是基于哈希函数和位运算，通过将哈希值转换成比特流并统计前导0的个数，从而快速估算大型数据集中唯一值的数量。通过 hyperloglog 算法我们可以在非常大的数据集中进行极速的网页浏览器去重。
Redis HyperLogLog是一种可用于估算集合中元素数量的数据结构，它能够通过使用非常少的内存来维护海量的数据。它的精确度要比使用一般的估计算法高，并且在处理大量数据时的速度也非常快。
一个简单的例子，我们可以用HyperLogLog来计算访问网站的独立IP数，具体可以按以下步骤操作：
首先创建一个HyperLogLog数据结构： PFADD hll:unique_ips 127.0.0.1
为每次访问ip添加到unique_ips数据结构中： PFADD hll:unique_ips 192.168.1.1
获取计算集合中元素数量的近似值: PFCOUNT hll:unique_ips
可以通过对多个HyperLogLog结构（例如按天或按小时）的合并，来获得更精确的计数。
需要注意的是，HyperLogLog虽然可以节省大量的内存，但它是一种估计算法，误差范围并不是完全精确的，实际使用时应注意其适用范围。
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>3.6.0</version>
</dependency>
2.创建一个Jedis对象：
Jedis jedis = new Jedis("localhost");
3.向HyperLogLog数据结构添加元素：
jedis.pfadd("hll:unique_ips", "127.0.0.1");
4. 获取计算集合中元素数量的近似值：
Long count = jedis.pfcount("hll:unique_ips");
System.out.println(count);
5.
jedis.pfmerge("hll:unique_ips", "hll:unique_ips1", "hll:unique_ips2", "hll:unique_ips3");
1.创建RedissonClient对象
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
2.创建RHyperLogLog对象
RHyperLogLog<String> uniqueIps = redisson.getHyperLogLog("hll:unique_ips");
3.添加元素
uniqueIps.add("127.0.0.1");
4..获取近似数量
long approximateCount = uniqueIps.count();
System.out.println(approximateCount);
5.合并多个HyperLogLog对象
RHyperLogLog<String> uniqueIps1 = redisson.getHyperLogLog("hll:unique_ips1");
RHyperLogLog<String> uniqueIps2 = redisson.getHyperLogLog("hll:unique_ips2");
uniqueIps.mergeWith(uniqueIps1, uniqueIps2);
特性：
精确度低，但占用内存极少。
支持插入新元素，同时不会重复计数。
提供指令来优化内存使用和计数准确性。例如PFADD、PFCOUNT、PFMERGE等指令。
能够估计一个数据集中的不同元素数量，即集合的基数(cardinality)。
支持对多个HyperLogLog对象进行合并操作，以获得这些集合的总基数的近似值。
HyperLogLog常用的方法：
PFADD key element [element ...]：添加一个或多个元素到HyperLogLog结构中。
PFCOUNT key [key ...]：获取一个或多个HyperLogLog结构的基数估计值。
PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]：合并一个或多个HyperLogLog结构到一个目标结构中。
PFSELFTEST [numtests]: 测试HyperLogLog估值性能和准确性(仅限Redis4.0+版本)
需要注意的是，HyperLogLog虽然可以节省大量内存，但仍然是一种估计算法，误差范围并不是完全精确的，并且具有一定的计算成本。在使用时需要根据实际应用情况选择是否使用HyperLogLog或其他数据结构来估计元素数量。
Redis使用HyperLogLog的主要作用是在大数据流（view，IP，城市）的情况下进行去重计数。
具体来说，以下是Redis HyperLogLog用于去重计数的一些场景：
统计页面访问量 - 在Web应用程序中， HyperLogLog可以使用为每个页面计算多少次独特的访问者。通过跨越多个不同的时间段使用HyperLogLog，可以计算出这个页面的所有时间的平均访问数。
统计用户数 - 在分析大数据集合的用户数量方面，HyperLogLog也非常有用。作为一种基于概率的数据结构，尤其是在处理独特的用户ID这样的数据集合时。在此情况下，HyperLogLog首先执行散列，此后仅在内部存储有限的散列值，同时还能够推断大小。
统计广告点击量 - 对于网站或应用程序的广告分析，HyperLogLog可以用于捕获有效点击数量，即非重复或唯一点击数量。
总之，对于需要进行去重计数的大数据流的情况下，Redis的HyperLogLog是一种简单而强大的工具。