Redis HyperLogLog：在数据海洋里捞针？不存在的！ 🌊 各位靓仔靓女们，大家好！我是你们的老朋友，程序猿小胖！今天咱们要聊点有意思的，保证让你听了之后，感觉自己仿佛成了数据海洋里的杰克船长，轻松驾驭亿万级数据的秘密武器——Redis HyperLogLog！ 别被这拗口的名字吓到，其实它是个很酷的家伙，专门用来解决一个听起来就让人头大的问题：基数统计！ 什么是基数统计？为啥很重要？🤔 想象一下，你运营着一个电商平台，每天都有成千上万的用户访问你的网站。你想知道昨天有多少独立访客（UV），也就是有多少个不同的用户访问了你的网站。 最简单的办法？当然是把每个用户的ID都记录下来，然后去重！但问题来了，如果你的网站每天有几百万，甚至几千万用户访问，那这个记录列表会变得非常庞大，占用大量的内存资源。 这时候，基数统计就派上用场了！它能在占用极少内存的情况下，近似地估算出一个集合中不同元素的个数，也就是基数。 为什么重要？ 因为基数统计的应用场景实在太广泛了： 电商平台： 统计UV、活跃用户数 社交网络： 统计日活、月活、话题参与人数 搜索引擎： 统计每日搜索关键词数量 网络安全： …
`PFMERGE` 与 `PFCOUNT`：HyperLogLog 的合并与精确度考量
好的，各位技术界的弄潮儿，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“代码老顽童”的李逍遥。今天，咱们要聊聊HyperLogLog这个听起来玄之又玄，用起来却妙趣横生的数据结构，特别是它的两个核心指令：PFMERGE和PFCOUNT。 各位看官，别一听“HyperLogLog”就觉得高深莫测，其实它就像武侠小说里的“轻功”，看似飘逸，实则根基扎实。今天，咱们就用最通俗易懂的方式，把这门“轻功”给大家拆解开来，让各位也能在数据江湖里“健步如飞”！ 第一章：缘起 – 海量数据去重难题 话说天下数据，浩如烟海。每天我们都在产生各种各样的数据：用户访问量、商品浏览量、点击量……这些数据背后往往隐藏着巨大的价值。但是，要从这些海量数据中提取有效信息，首先就要解决一个难题：去重！ 想象一下，如果我们要统计一个网站的独立访客（UV），最简单粗暴的方法是什么？当然是用一个集合（Set）来存储所有访问者的ID。每来一个新的访问者，就往集合里扔一个ID。最后，集合的大小就是UV。 这方法简单是简单，但有个致命的缺点：太耗内存了！如果网站访问量巨大，这个集合会变得无比庞大，最终把服务器的内存给撑爆。这就像一个无底洞 …