Redis做活跃用户统计利器之HyperLoglog

前言

使用

1、用redis的set集合。

用户登录以后，把用户id添加到redis的set中，set会自动进行去重，类似于这样：

127.0.0.1:6379> sadd users_2019_06_17 user1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd users_2019_06_17 user2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd users_2019_06_17 user3
(integer) 1

很显然，只需要一条scard命令：

127.0.0.1:6379> scard users_2019_06_17
(integer) 3

可以看出来，2019年6月17号的用户数是3个。

2、用Bitmap。

我们存放100万个id号需要100万个bit位，也就是100万/8 = 125K字节，直接用以id号和100万取余，余数作为bit的索引：

127.0.0.1:6379> setbit login_2019_06_17  10000 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit login_2019_06_17  1024 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit login_2019_06_17  238 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit login_2019_06_17  3434 1
(integer) 0

这时候同样，只要一条bitcount就能查出来用户数：

127.0.0.1:6379> bitcount login_2019_06_17
(integer) 4

此时存储100万个用户，只需要125K个字节，一个月才4M。

3、用redis的HyperLogLog

原理很复杂就不说了，只说下用法：

127.0.0.1:6379> pfadd login.2019_06_17 user1
(integer) 1
127.0.0.1:6379>  pfadd login.2019_06_17 user2
(integer) 1
127.0.0.1:6379>  pfadd login.2019_06_17 user3
(integer) 1
127.0.0.1:6379>  pfadd login.2019_06_17 user4
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount login.2019_06_17
(integer) 4

此时存储100万个独立用户只需要15K左右，一个月才480K左右！

总结

原文: https://mp.weixin.qq.com/s/t0g54IqFBx3Zoxq2z37s8A
作者: 若鱼1919

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