Redis学习（四）｜深入学习Redis的高级数据结构

Redis作为一种高性能的键值存储系统，除了基本的数据结构（字符串、列表、集合、哈希、有序集合）外，还提供了一系列高级数据结构，本文将深入介绍这些高级数据结构的原理、用法以及应用场景，帮助更全面地了解和应用Redis。

HyperLogLog（基数统计）

原理

HyperLogLog是一种用于近似基数统计的算法，通过使用固定大小的内存空间，可以估计一个集合中不重复元素的数量。
具体来说，HyperLogLog 是一种基数估算算法。所谓基数估算，就是估算在一批数据中，不重复元素的个数有多少。最常见的场景就是统计uv。HyperLogLog实际上不会存储每个元素的值，它使用的是概率算法，通过存储元素的 hash 值的第一个1的位置，来计算元素数量。这样做存在误差，不适合绝对准确计数的场景。Redis中实现的HyperLogLog，只需要12K内存，在标准误差0.81%的前提下，能够统计2的64次方个数据。

用法

• PFADD：向HyperLogLog数据结构中添加元素。
• PFCOUNT：获取HyperLogLog数据结构中不重复元素的数量。

应用场景

• 统计网站UV（Unique Visitors）数量。
• 计算社交网络中不同用户的访问数量。
• 统计广告点击量。

HyperLogLog vs HashMap

HyperLogLog 和 HashMap 是可以用于数据统计的两种不同的数据结构，它们各有优缺点，适用于不同的场景。

HyperLogLog

优点：

1. 内存消耗低： HyperLogLog 采用了一种近似算法，可以用固定大小的内存空间来估计一个集合中不重复元素的数量，因此内存消耗较低。
2. 性能高： HyperLogLog 在处理大规模数据时，具有较高的性能，基数估计的计算复杂度为 O(1)。
3. 适用于大数据场景： 当数据量非常大时，使用 HyperLogLog 可以在较小的内存消耗下进行基数估计，适用于大数据场景。

缺点：

1. 精度有限： HyperLogLog 是一种近似算法，其基数估计的结果是一个近似值，存在一定的误差，因此精度有限。
2. 无法存储具体元素： HyperLogLog 只能用于统计集合中不重复元素的数量，无法存储具体的元素信息，也无法用于统计重复元素的数量。

HashMap

优点：

1. 精确统计： HashMap 可以精确地统计集合中每个元素的出现次数，不会产生误差。
2. 灵活性高： HashMap 可以存储具体的元素信息，可以用于统计任意数据的出现次数。
3. 数据查询方便： HashMap 可以根据具体的元素进行查询，方便获取具体元素的统计信息。

缺点：

1. 内存消耗高： HashMap 需要根据具体元素来存储每个元素的出现次数，因此在数据量大时，会消耗大量的内存空间。
2. 性能相对较低： 在处理大规模数据时，HashMap 的性能可能会受到影响，因为需要存储和处理大量的元素信息。

对比总结

• 当需要在较小的内存消耗下对大规模数据进行基数估计时，可以选择使用 HyperLogLog。
• 当需要精确统计每个元素的出现次数，或者需要存储具体元素信息时，可以选择使用 HashMap。
• 在实际应用中，根据数据规模、精度要求以及内存限制等因素来选择合适的数据结构进行数据统计。

BoundHyperLogLogOperations

如果想使用Spring Data Redis 中的 RedisTemplate 来操作 HyperLogLog，可以通过 RedisTemplate 提供的方法来实现。以下是一个简单的示例代码：

import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.BoundHyperLogLogOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

public class HyperLogLogExample {
   
    private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    public HyperLogLogExample(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
   
        this.redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        this.redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
        this.redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        this.redisTemplate.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
        this.redisTemplate.afterPropertiesSet();
    }

    public void addElementsToHyperLogLog(String key, int count) {
   
        BoundHyperLogLogOperations<String, String> hyperLogLog = redisTemplate.boundHyperLogLog(key);
        for (int i = 0; i < count; i++) {
   
            hyperLogLog.add