PHP `Redis` 高级数据结构：`HyperLogLog`、`Geo`、`Stream` 应用

各位观众老爷，晚上好！今儿咱就来聊聊 PHP Redis 里那些个“高级”玩意儿，听着唬人，其实也没那么神秘，就跟咱平时炒菜做饭一样，掌握了技巧，也能做出满汉全席！

咱们今天的主角是：HyperLogLog、Geo 和 Stream。这三个家伙，各有各的本事，能帮咱解决不少实际问题。

一、HyperLogLog：估算大师

HyperLogLog，听着就像科幻电影里的东西。其实它是个概率数据结构，用来估算集合中元素的基数（也就是去重后的数量）。它的特点是：

省空间： 不管集合有多大，它占用的空间几乎是固定的。
速度快： 添加和查询速度都很快。
允许误差： 估算结果会有一定的误差，但可以通过参数控制误差率。

应用场景：

统计网站的 UV（Unique Visitor，独立访客），比如统计每天有多少人访问了你的网站。
统计 APP 的 DAU（Daily Active User，日活跃用户），看看每天有多少人打开了你的 APP。
大数据分析，统计海量数据中的唯一值。

PHP 代码示例：

首先，确保你安装了 Redis 扩展。

<?php

// 连接 Redis
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

// 定义 HyperLogLog 的 key
$key = 'website_uv';

// 模拟用户访问
$users = ['user1', 'user2', 'user3', 'user1', 'user4', 'user2', 'user5'];

// 添加用户到 HyperLogLog
foreach ($users as $user) {
    $redis->pfAdd($key, $user);
}

// 获取 UV 估算值
$uv = $redis->pfCount($key);

echo "今日 UV 估算值： " . $uv . PHP_EOL;

// 清空 HyperLogLog (可选)
// $redis->del($key);

$redis->close();
?>

代码解释：

$redis = new Redis();：创建 Redis 客户端对象。
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);：连接 Redis 服务器。
$key = 'website_uv';：定义 HyperLogLog 的 key，方便后续操作。
$redis->pfAdd($key, $user);：将用户添加到 HyperLogLog 中。pfAdd 命令会将用户添加到指定的 HyperLogLog 中，如果用户已经存在，则不会重复添加。
$redis->pfCount($key);：获取 HyperLogLog 的基数估算值。
$redis->del($key);：删除 HyperLogLog。

合并 HyperLogLog：

HyperLogLog 还可以合并，这在需要聚合多个数据源的统计结果时非常有用。

<?php

$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

// 定义多个 HyperLogLog 的 key
$key1 = 'website_uv_pc';
$key2 = 'website_uv_mobile';
$key3 = 'website_uv_all';

// 模拟 PC 端用户访问
$users_pc = ['pc_user1', 'pc_user2', 'pc_user3'];
foreach ($users_pc as $user) {
    $redis->pfAdd($key1, $user);
}

// 模拟移动端用户访问
$users_mobile = ['mobile_user1', 'mobile_user2', 'pc_user1']; // 注意：pc_user1 同时访问了 PC 和移动端
foreach ($users_mobile as $user) {
    $redis->pfAdd($key2, $user);
}

// 合并两个 HyperLogLog
$redis->pfMerge($key3, $key1, $key2);

// 获取合并后的 UV 估算值
$uv_all = $redis->pfCount($key3);

echo "总 UV 估算值： " . $uv_all . PHP_EOL;

$redis->close();

?>

代码解释：

$redis->pfMerge($key3, $key1, $key2);：将 key1 和 key2 对应的 HyperLogLog 合并到 key3 中。

需要注意的是，HyperLogLog 的误差率是可以通过参数控制的。 默认情况下，误差率约为 0.81%。如果需要更高的精度，可以通过修改 Redis 的配置参数 hash-max-ziplist-entries 和 hash-max-ziplist-value 来调整。但是，调整这些参数会增加内存占用。

二、Geo：地理位置达人

Geo，顾名思义，就是用来存储和查询地理位置信息的。它基于 Redis 的 Sorted Set 实现，可以存储经纬度坐标，并提供各种地理位置相关的操作，比如：

添加地理位置： 将经纬度坐标添加到 Geo 集合中。
获取地理位置： 根据成员名获取经纬度坐标。
计算距离： 计算两个成员之间的距离。
查找附近： 查找指定经纬度坐标附近的成员。

应用场景：

查找附近的餐馆、酒店、商店等。
实现外卖平台的附近商家推荐功能。
游戏中的附近玩家搜索。
地理围栏，当用户进入或离开指定区域时触发事件。

PHP 代码示例：

<?php

$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

// 定义 Geo 的 key
$key = 'restaurants';

// 添加餐厅的地理位置
$redis->geoAdd($key, 116.4074, 39.9042, '全聚德'); // 北京
$redis->geoAdd($key, 121.4737, 31.2304, '小笼包'); // 上海
$redis->geoAdd($key, 113.2644, 23.1291, '广州酒家'); // 广州
$redis->geoAdd($key, 104.0666, 30.6594, '麻婆豆腐'); // 成都

// 获取全聚德的经纬度
$location = $redis->geoPos($key, '全聚德');
print_r($location);

// 计算全聚德和小笼包的距离（单位：米）
$distance = $redis->geoDist($key, '全聚德', '小笼包', 'm');
echo "全聚德和小笼包的距离： " . $distance . " 米" . PHP_EOL;

// 查找北京附近 1000 公里内的餐厅
$nearby = $redis->geoRadius($key, 116.4074, 39.9042, 1000, 'km');
echo "北京附近 1000 公里内的餐厅：" . PHP_EOL;
print_r($nearby);

// 查找北京附近 1000 公里内的餐厅，并返回距离和经纬度
$nearby_with_distance = $redis->geoRadius($key, 116.4074, 39.9042, 1000, 'km', ['WITHDIST', 'WITHCOORD']);
echo "北京附近 1000 公里内的餐厅（包含距离和经纬度）：" . PHP_EOL;
print_r($nearby_with_distance);

$redis->close();

?>

代码解释：

$redis->geoAdd($key, 116.4074, 39.9042, '全聚德');：将餐厅“全聚德”的经纬度添加到 Geo 集合中。参数依次为：key，经度，纬度，成员名。
$redis->geoPos($key, '全聚德');：获取餐厅“全聚德”的经纬度。
$redis->geoDist($key, '全聚德', '小笼包', 'm');：计算餐厅“全聚德”和“小笼包”之间的距离，单位为米。
$redis->geoRadius($key, 116.4074, 39.9042, 1000, 'km');：查找北京附近 1000 公里内的餐厅。参数依次为：key，经度，纬度，半径，单位。
$redis->geoRadius($key, 116.4074, 39.9042, 1000, 'km', ['WITHDIST', 'WITHCOORD']);：查找北京附近 1000 公里内的餐厅，并返回距离和经纬度。WITHDIST 表示返回距离，WITHCOORD 表示返回经纬度。

GeoHash：

Geo 底层使用了 GeoHash 算法来对经纬度进行编码，这使得它能够高效地进行地理位置相关的查询。GeoHash 将地球划分为一个个网格，每个网格都有一个唯一的编码。通过比较 GeoHash 编码的前缀，可以快速地判断两个位置是否相近。

三、Stream：消息队列新秀

Stream 是 Redis 5.0 引入的一种新的数据结构，它是一个持久化的消息队列，可以用来实现发布/订阅、消息队列等功能。相比于传统的 List 和 Pub/Sub，Stream 具有以下优势：

持久化： 消息会被持久化到磁盘，即使 Redis 服务器重启，消息也不会丢失。
消息确认： 消费者可以确认消息已成功处理，从而保证消息的可靠性。
消息分组： 可以将消费者分成多个组，每个组可以消费不同的消息。
消息回溯： 可以回溯到之前的消息，方便进行数据分析和调试。

应用场景：

异步任务处理，比如发送邮件、短信等。
事件驱动架构，比如用户注册、订单创建等。
实时数据流处理，比如日志收集、监控数据等。

PHP 代码示例：

<?php

$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

// 定义 Stream 的 key
$key = 'order_stream';

// 生产者：添加消息到 Stream
$order_id = uniqid();
$message = [
    'order_id' => $order_id,
    'user_id' => 123,
    'amount' => 100.00
];
$message_id = $redis->xAdd($key, '*', $message); // '*' 表示自动生成 ID
echo "添加消息成功，消息 ID： " . $message_id . PHP_EOL;

// 消费者：从 Stream 中读取消息
$group_name = 'order_group';
$consumer_name = 'consumer_1';

// 创建消费者组 (如果不存在)
try {
    $redis->xGroup('CREATE', $key, $group_name, '0', true); // '0' 表示从 Stream 的开头开始消费
} catch (Exception $e) {
    // 组可能已经存在，忽略错误
}

// 读取消息
$messages = $redis->xReadGroup($group_name, $consumer_name, [$key => '>'], 1, 1000); // '>' 表示只读取新消息，1 表示最多读取 1 条消息，1000 表示阻塞 1000 毫秒

if ($messages) {
    foreach ($messages[$key] as $message_id => $message_data) {
        echo "消费消息： " . PHP_EOL;
        print_r($message_data);

        // 确认消息已处理
        $redis->xAck($key, $group_name, [$message_id]);
        echo "消息已确认" . PHP_EOL;
    }
} else {
    echo "没有新消息" . PHP_EOL;
}

$redis->close();

?>

代码解释：

$redis->xAdd($key, '*', $message);：将消息添加到 Stream 中。* 表示自动生成消息 ID。
$redis->xGroup('CREATE', $key, $group_name, '0', true);：创建消费者组。0 表示从 Stream 的开头开始消费。true 表示如果 Stream 不存在，则自动创建。
$redis->xReadGroup($group_name, $consumer_name, [$key => '>'], 1, 1000);：从 Stream 中读取消息。> 表示只读取新消息。1 表示最多读取 1 条消息。1000 表示阻塞 1000 毫秒。
$redis->xAck($key, $group_name, [$message_id]);：确认消息已处理。

Stream 的高级特性：

消息 ID： Stream 中的每条消息都有一个唯一的 ID，可以用来追踪消息的处理状态。
消费者组： 可以将消费者分成多个组，每个组可以消费不同的消息，从而实现负载均衡。
未决消息列表（Pending Entries List，PEL）： 当消费者从 Stream 中读取消息后，消息会被添加到 PEL 中。如果消费者在指定时间内没有确认消息，消息会被重新添加到 Stream 中，供其他消费者消费，从而保证消息的可靠性。
阻塞读取： 消费者可以阻塞等待新消息的到来，而不需要不断地轮询。

总结：

今天咱们简单聊了聊 PHP Redis 的 HyperLogLog、Geo 和 Stream 这三个“高级”数据结构。它们各有各的特点和应用场景，掌握了它们，可以帮助咱解决不少实际问题。

HyperLogLog： 适用于统计海量数据中的唯一值，节省空间，速度快，但允许一定的误差。
Geo： 适用于存储和查询地理位置信息，可以查找附近的地点，计算距离等。
Stream： 适用于实现消息队列，持久化消息，支持消息确认和消息分组。

希望今天的分享对大家有所帮助！记住，技术这玩意儿，看着高大上，其实就是一层窗户纸，捅破了，也就那么回事儿！关键是要多动手，多实践，才能真正掌握！

感谢各位的观看，咱们下期再见！

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