Spring RedisTemplate操作-HyperLogLog操作

本文介绍如何使用Spring Data Redis实现HyperLogLog操作,包括添加元素、获取估算唯一值数量、并集操作及删除等。通过具体代码示例展示了HyperLogLog在估算大量数据中不重复元素数量的应用。
package com.panku.web.redis;
import java.util.Collection;
import java.util.Set;

import javax.annotation.Resource;

import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.DataType;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.core.HyperLogLogOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations.TypedTuple;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;
/**
 * Spring RedisTemplate操作-HyperLogLog操作
 * @author ccx
 *
 */
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)  
@ContextConfiguration(locations = "classpath:applicationContext.xml")  
public class RedisTemplateHyperLogLog {
    @Resource(name="redisTemplate")
    private RedisTemplate<String, String> rt;
    
    public void flushdb(){
        rt.execute(new RedisCallback<Object>() {
            public String doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
                connection.flushDb();
                return "ok";
            }
        });
    }
    @Test
    public void set(){
        flushdb();
        HyperLogLogOperations<String, String> vo = rt.opsForHyperLogLog();
        vo.add("book", "a","b","c");
        vo.add("bag", "a","e","d");
        vo.add("del", "f","g","h");
        
        
        
    }
    @Test
    public void get(){
        HyperLogLogOperations<String, String> vo = rt.opsForHyperLogLog();
        out(vo.size("book"));
        out(vo.size("bag"));
        out(vo.size("del"));
        out(vo.size("book","bag","del"));
        vo.delete("del");
        out(vo.size("book","bag","del"));
        vo.union("total", "book","bag","del");
        out(vo.size("total"));
    }
    
    public void out(String str){
        System.out.println(str);
    }
    public void out(Collection list){
        System.out.println(list);
    }
    public void out(long num){
        System.out.println(num);
    }
    public void out(boolean num){
        System.out.println(num);
    }
    public void out(DataType num){
        System.out.println(num);
    }
    public void out(Object str){
        System.out.println(str);
    }
    public void out(Set<TypedTuple<String>> set){
        for(TypedTuple<String> t : set){
            System.out.println(t.getValue()+"---"+t.getScore());
        }
    }
}

<think>我们使用RedisHyperLogLog数据结构进行每日在线用户统计(即DAU统计)。HyperLogLog的核心优势在于: 1. 自动去重:相同的元素多次添加只会被计算一次。 2. 固定内存:每个HyperLogLog键只需要大约12KB内存,可以统计高达2^64个不重复元素。 在Java中,我们可以通过Spring Data RedisRedisTemplate操作HyperLogLog。主要使用两个方法: - `add(K key, V... values)`: 向HyperLogLog添加元素,返回的是本次添加后基数是否发生了变化(如果变化返回1,没有变化返回0)。 - `size(K key)`: 返回HyperLogLog中基数的估算值(即去重后的元素数量)。 实现步骤: 1. 设计Key:使用日期作为key的一部分,例如"dau:2024-06-10"。 2. 添加用户:每当用户访问时,将用户标识(如用户ID、IP等)添加到当天的HyperLogLog中。 3. 统计当日DAU:使用`size`方法获取当天的基数。 注意:HyperLogLog是概率算法,会有一定误差(标准误差0.81%),但内存效率极高。 下面是一个基于Spring Boot和RedisTemplate的示例: 首先,在Spring Boot项目中配置RedisTemplate(这里假设已经配置好了,直接注入使用)。 然后,创建一个服务类来处理每日在线统计: </think>### 使用 Java RedisTemplate 实现 HyperLogLog 每日在线统计 以下是基于 RedisTemplate 的完整实现方案,核心解决 **自动去重** 和 **高效统计** 两大需求: #### 1. 核心代码实现 ```java import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import java.time.LocalDate; @Service public class DailyUserTracker { private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate; // 构造方法注入 public DailyUserTracker(RedisTemplate<String, String> redisTemplate) { this.redisTemplate = redisTemplate; } // 添加用户(自动去重) public void addDailyUser(String userId) { String todayKey = buildDailyKey(); // 生成当日键 // 使用 HyperLogLog 自动去重添加用户 redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(todayKey, userId); // 设置30天自动过期(内存保护) redisTemplate.expire(todayKey, 30, TimeUnit.DAYS); } // 获取当日在线用户总数 public long getDailyCount() { return redisTemplate.opsForHyperLogLog().size(buildDailyKey()); } // 构建当日键名(格式:dau:2024-06-10) private String buildDailyKey() { return "dau:" + LocalDate.now(); } } ``` #### 2. 控制器调用示例 ```java @RestController @RequestMapping("/tracking") public class TrackingController { private final DailyUserTracker userTracker; public TrackingController(DailyUserTracker userTracker) { this.userTracker = userTracker; } // 用户访问接口(自动去重) @PostMapping("/visit") public ResponseEntity<String> userVisit(@RequestParam String userId) { userTracker.addDailyUser(userId); return ResponseEntity.ok("访问记录已添加"); } // 查询当日在线人数 @GetMapping("/daily-count") public ResponseEntity<Long> getDailyCount() { return ResponseEntity.ok(userTracker.getDailyCount()); } } ``` #### 3. 关键技术原理 1. **自动去重机制** HyperLogLog 内部使用哈希算法实现自动去重: ```mermaid graph LR A[用户ID] --> B(哈希函数) B --> C{位置位图} C --> D[更新寄存器] D --> E[基数估算] ``` - 添加相同用户时,哈希结果相同 - 寄存器位图保持不变 - 估算结果不受影响[^4] 2. **内存优化原理** | 数据类型 | 1亿用户内存 | 误差率 | |---------------|------------|--------| | HyperLogLog | 12KB | 0.81% | | Redis Set | ~1.5GB | 0% | | Redis Hash | ~2.5GB | 0% | 3. **添加行为检测** ```java public boolean isNewUser(String userId) { String key = buildDailyKey(); // pfadd返回1表示新增用户,0表示已存在 return redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(key, userId) == 1; } ``` #### 4. 生产环境优化策略 1. **防刷机制** ```java public void safeAddUser(String userId) { String lockKey = "lock:" + userId + ":" + LocalDate.now(); // 5秒内相同用户只记录1次 Boolean locked = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", 5, TimeUnit.SECONDS); if (locked != null && locked) { redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(buildDailyKey(), userId); } } ``` 2. **分片存储(应对超大规模)** ```java private String getShardedKey(String userId) { int shardIndex = Math.abs(userId.hashCode()) % 1024; // 分片数 return "dau_shard_" + shardIndex + ":" + LocalDate.now(); } ``` 3. **数据准确性验证** ```java public void validateAccuracy() { String key = buildDailyKey(); long hllCount = redisTemplate.opsForHyperLogLog().size(key); // 精确对比(仅用于验证) Long exactCount = redisTemplate.opsForSet().size("exact_" + key); System.out.printf("HLL统计: %d | 精确统计: %d | 误差率: %.2f%%", hllCount, exactCount, Math.abs(hllCount - exactCount)*100.0/exactCount); } ``` #### 5. 性能对比 | 操作 | QPS (单节点) | 内存消耗 (1亿用户) | |---------------------|-------------|-------------------| | HyperLogLog 添加 | 150,000+ | 12 KB | | Set 添加 (SADD) | 100,000 | ~1.5 GB | | HyperLogLog 查询 | 200,000+ | 0 KB (无需额外存储) | > 注:测试基于 Redis 7.x 单节点,16核32GB环境[^3] ### 使用场景建议 - **推荐使用** - DAU/MAU 统计 - 页面 UV 统计 - 大型活动参与人数估算 - **不推荐使用** - 需要精确用户清单的场景 - 金融交易类去重需求 - 误差率要求 < 0.5% 的场景 ### 总结 1. HyperLogLog 通过 `pfadd` 自动实现去重,**无需额外过滤逻辑** 2. RedisTemplate 提供简洁的 `opsForHyperLogLog()` API 3. 固定 12KB 内存消耗可支撑亿级用户统计[^3] 4. 标准误差率 0.81% 满足大多数业务场景[^4]
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