各位观众，欢迎来到今天的“Redis HyperLogLog：基数统计的奇妙冒险”讲座！ 今天，我们来聊聊Redis里面一个非常酷，但又有点神秘的数据结构——HyperLogLog。 它能帮你解决一个很常见的问题：统计海量数据的基数(distinct count)。 简单来说，就是统计一堆数据里面有多少个不重复的值。 场景回放：你需要统计什么？ 想象一下这些场景： 网站每天有多少独立访客(UV)？ App每天有多少独立用户？ 搜索关键词有多少个不同的用户搜索？ 一个大型电商网站，每天有多少不同的商品被浏览？ 如果你用传统的方式，比如集合(Set)来存储所有访问过的用户ID，那数据量一大，内存就爆炸了。 比如，你有个网站，每天有几百万用户访问，每个用户ID是64位的整数，那Set就需要占用几百MB甚至几GB的内存。 这还没算其他的开销！ 救星登场：HyperLogLog HyperLogLog就是来拯救你的！它是一种概率数据结构，用极小的内存空间就能近似地统计出海量数据的基数。 它牺牲了一点精度，换来了巨大的内存节省。 精度损失通常在百分之几以内，但内存占用却可以减少到原来的几十分之一甚 …