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在移動(dòng)應(yīng)用的業(yè)務(wù)場景中，我們需要保存這樣的信息：一個(gè) key 關(guān)聯(lián)了一個(gè)數(shù)據(jù)集合，同時(shí)還要對(duì)集合中的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)排序。

常見的場景如下：

• 給一個(gè) userId ，判斷用戶登陸狀態(tài)；
• 兩億用戶最近 7 天的簽到情況，統(tǒng)計(jì) 7 天內(nèi)連續(xù)簽到的用戶總數(shù)；
• 統(tǒng)計(jì)每天的新增與第二天的留存用戶數(shù)；
• 統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站的對(duì)訪客（Unique Visitor，UV）量
• 最新評(píng)論列表
• 根據(jù)播放量音樂榜單

通常情況下，我們面臨的用戶數(shù)量以及訪問量都是巨大的，比如百萬、千萬級(jí)別的用戶數(shù)量，或者千萬級(jí)別、甚至億級(jí)別的訪問信息。

所以，我們必須要選擇能夠非常高效地統(tǒng)計(jì)大量數(shù)據(jù)（例如億級(jí)）的集合類型。

如何選擇合適的數(shù)據(jù)集合，我們首先要了解常用的統(tǒng)計(jì)模式，并運(yùn)用合理的數(shù)據(jù)來解決實(shí)際問題。

四種統(tǒng)計(jì)類型：

1. 二值狀態(tài)統(tǒng)計(jì)；
2. 聚合統(tǒng)計(jì)；
3. 排序統(tǒng)計(jì)；
4. 基數(shù)統(tǒng)計(jì)。

本文將用到 String、Set、Zset、List、hash 以外的拓展數(shù)據(jù)類型 Bitmap、HyperLogLog來實(shí)現(xiàn)。

今天我們來看下剩下的三種統(tǒng)計(jì)類型。

文章涉及到的指令可以通過在線 Redis 客戶端運(yùn)行調(diào)試，地址：https://try.redis.io/，超方便的說。

基數(shù)統(tǒng)計(jì)

“

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基數(shù)統(tǒng)計(jì)：統(tǒng)計(jì)一個(gè)集合中不重復(fù)元素的個(gè)數(shù)，常見于計(jì)算獨(dú)立用戶數(shù)（UV）。

實(shí)現(xiàn)基數(shù)統(tǒng)計(jì)最直接的方法，就是采用集合（Set）這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，當(dāng)一個(gè)元素從未出現(xiàn)過時(shí)，便在集合中增加一個(gè)元素；如果出現(xiàn)過，那么集合仍保持不變。

當(dāng)頁面訪問量巨大，就需要一個(gè)超大的 Set 集合來統(tǒng)計(jì)，將會(huì)浪費(fèi)大量空間。

另外，這樣的數(shù)據(jù)也不需要很精確，到底有沒有更好的方案呢？

這個(gè)問題問得好，Redis 提供了 HyperLogLog 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是用來解決種種場景的統(tǒng)計(jì)問題。

HyperLogLog 是一種不精確的去重基數(shù)方案，它的統(tǒng)計(jì)規(guī)則是基于概率實(shí)現(xiàn)的，標(biāo)準(zhǔn)誤差 0.81%，這樣的精度足以滿足 UV 統(tǒng)計(jì)需求了。

關(guān)于 HyperLogLog 的原理過于復(fù)雜，如果想要了解的請(qǐng)移步：

• https://www.zhihu.com/question/53416615
• https://en.wikipedia.org/wiki/HyperLogLog

網(wǎng)站的 UV

通過 Set 實(shí)現(xiàn)

一個(gè)用戶一天內(nèi)多次訪問一個(gè)網(wǎng)站只能算作一次，所以很容易就想到通過 Redis 的 Set 集合來實(shí)現(xiàn)。

用戶編號(hào) 89757 訪問 「Redis 為什么這么快 」時(shí)，我們將這個(gè)信息放到 Set 中。

SADDRedis為什么這么快:uv89757

當(dāng)用戶編號(hào) 89757 多次訪問「Redis 為什么這么快」頁面，Set 的去重功能能保證不會(huì)重復(fù)記錄同一個(gè)用戶 ID。

通過 SCARD 命令，統(tǒng)計(jì)「Redis 為什么這么快」頁面 UV。指令返回一個(gè)集合的元素個(gè)數(shù)（也就是用戶 ID）。

SCARDRedis為什么這么快:uv

通過 Hash 實(shí)現(xiàn)

“

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還可以利用 Hash 類型實(shí)現(xiàn)，將用戶 ID 作為 Hash 集合的 key，訪問頁面則執(zhí)行 HSET 命令將 value 設(shè)置成 1。

即使用戶重復(fù)訪問，重復(fù)執(zhí)行命令，也只會(huì)把這個(gè) userId 的值設(shè)置成 “1"。

最后，利用 HLEN 命令統(tǒng)計(jì) Hash 集合中的元素個(gè)數(shù)就是 UV。

如下：

HSETredis集群:uvuserId:897571
//統(tǒng)計(jì)UV
HLENredis集群

HyperLogLog 王者方案

“

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Set 雖好，如果文章非?；鸨_(dá)到千萬級(jí)別，一個(gè) Set 就保存了千萬個(gè)用戶的 ID，頁面多了消耗的內(nèi)存也太大了。同理，Hash數(shù)據(jù)類型也是如此。咋辦呢？

利用 Redis 提供的 HyperLogLog 高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（不要只知道 Redis 的五種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型了）。這是一種用于基數(shù)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)集合類型，即使數(shù)據(jù)量很大，計(jì)算基數(shù)需要的空間也是固定的。

每個(gè) HyperLogLog 最多只需要花費(fèi) 12KB 內(nèi)存就可以計(jì)算 2 的 64 次方個(gè)元素的基數(shù)。

Redis 對(duì) HyperLogLog 的存儲(chǔ)進(jìn)行了優(yōu)化，在計(jì)數(shù)比較小的時(shí)候，存儲(chǔ)空間采用系數(shù)矩陣，占用空間很小。

只有在計(jì)數(shù)很大，稀疏矩陣占用的空間超過了閾值才會(huì)轉(zhuǎn)變成稠密矩陣，占用 12KB 空間。

PFADD

將訪問頁面的每個(gè)用戶 ID 添加到 HyperLogLog 中。

PFADDRedis主從同步原理:uvuserID1userID2useID3

PFCOUNT

利用 PFCOUNT 獲取 「Redis主從同步原理」頁面的 UV值。

PFCOUNTRedis主從同步原理:uv

PFMERGE 使用場景

HyperLogLog 除了上面的 PFADD 和 PFCOIUNT 外，還提供了 PFMERGE ，將多個(gè) HyperLogLog 合并在一起形成一個(gè)新的 HyperLogLog 值。

語法

PFMERGEdestkeysourcekey[sourcekey...]

使用場景

比如在網(wǎng)站中我們有兩個(gè)內(nèi)容差不多的頁面，運(yùn)營說需要這兩個(gè)頁面的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并。

其中頁面的 UV 訪問量也需要合并，那這個(gè)時(shí)候 PFMERGE 就可以派上用場了，也就是同樣的用戶訪問這兩個(gè)頁面則只算做一次 。

如下所示：Redis、MySQL 兩個(gè) Bitmap 集合分別保存了兩個(gè)頁面用戶訪問數(shù)據(jù)。

PFADDRedis數(shù)據(jù)user1user2user3
PFADDMySQL數(shù)據(jù)user1user2user4
PFMERGE數(shù)據(jù)庫Redis數(shù)據(jù)MySQL數(shù)據(jù)
PFCOUNT數(shù)據(jù)庫//返回值=4

將多個(gè) HyperLogLog 合并（merge）為一個(gè) HyperLogLog ， 合并后的 HyperLogLog 的基數(shù)接近于所有輸入 HyperLogLog 的可見集合（observed set）的并集 。

user1、user2 都訪問了 Redis 和 MySQL，只算訪問了一次。

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 實(shí)現(xiàn)的后臺(tái)管理系統(tǒng) + 用戶小程序，支持 RBAC 動(dòng)態(tài)權(quán)限、多租戶、數(shù)據(jù)權(quán)限、工作流、三方登錄、支付、短信、商城等功能

• 項(xiàng)目地址：https://gitee.com/zhijiantianya/ruoyi-vue-pro
• 視頻教程：https://doc.iocoder.cn/video/

排序統(tǒng)計(jì)

Redis 的 4 個(gè)集合類型中（List、Set、Hash、Sorted Set），List 和 Sorted Set 就是有序的。

• List：按照元素插入 List 的順序排序，使用場景通常可以作為 消息隊(duì)列、最新列表、排行榜；
• Sorted Set：根據(jù)元素的 score 權(quán)重排序，我們可以自己決定每個(gè)元素的權(quán)重值。使用場景（排行榜，比如按照播放量、點(diǎn)贊數(shù)）。

最新評(píng)論列表

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我可以利用 List 插入的順序排序?qū)崿F(xiàn)評(píng)論列表

比如公 眾號(hào)的后臺(tái)回復(fù)列表（不要杠，舉例子），每一公 眾號(hào)對(duì)應(yīng)一個(gè) List，這個(gè) List 保存該公 眾號(hào)的所有的用戶評(píng)論。

每當(dāng)一個(gè)用戶評(píng)論，則利用 LPUSH key value [value ...] 插入到 List 隊(duì)頭。

LPUSH碼哥字節(jié)123456

接著再用 LRANGE key star stop 獲取列表指定區(qū)間內(nèi)的元素。

>LRANGE碼哥字節(jié)04
1)"6"
2)"5"
3)"4"
4)"3"
5)"2"

注意，并不是所有最新列表都能用 List 實(shí)現(xiàn)，對(duì)于因?yàn)閷?duì)于頻繁更新的列表，list類型的分頁可能導(dǎo)致列表元素重復(fù)或漏掉。

比如當(dāng)前評(píng)論列表 List =｛A, B, C, D｝，左邊表示最新的評(píng)論，D 是最早的評(píng)論。

LPUSH碼哥字節(jié)DCBA

展示第一頁最新 2 個(gè)評(píng)論，獲取到 A、B：

LRANGE碼哥字節(jié)01
1)"A"
2)"B"

按照我們想要的邏輯來說，第二頁可通過 LRANGE 碼哥字節(jié) 2 3 獲取 C，D。

如果在展示第二頁之前，產(chǎn)生新評(píng)論 E，評(píng)論 E 通過 LPUSH 碼哥字節(jié) E 插入到 List 隊(duì)頭，List = ｛E, A, B, C, D ｝。

現(xiàn)在執(zhí)行 LRANGE 碼哥字節(jié) 2 3 獲取第二頁評(píng)論發(fā)現(xiàn)， B 又出現(xiàn)了。

LRANGE碼哥字節(jié)23
1)"B"
2)"C"

出現(xiàn)這種情況的原因在于 List 是利用元素所在的位置排序，一旦有新元素插入，List = ｛E，A，B，C，D｝。

原先的數(shù)據(jù)在 List 的位置都往后移動(dòng)一位，導(dǎo)致讀取都舊元素。

List最新列表

小結(jié)

只有不需要分頁（比如每次都只取列表的前 5 個(gè)元素）或者更新頻率低（比如每天凌晨統(tǒng)計(jì)更新一次）的列表才適合用 List 類型實(shí)現(xiàn)。

對(duì)于需要分頁并且會(huì)頻繁更新的列表，需用使用有序集合 Sorted Set 類型實(shí)現(xiàn)。

另外，需要通過時(shí)間范圍查找的最新列表，List 類型也實(shí)現(xiàn)不了，需要通過有序集合 Sorted Set 類型實(shí)現(xiàn)，如以成交時(shí)間范圍作為條件來查詢的訂單列表。

排行榜

“

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對(duì)于最新列表的場景，List 和 Sorted Set 都能實(shí)現(xiàn)，為啥還用 List 呢？直接使用 Sorted Set 不是更好，它還能設(shè)置 score 權(quán)重排序更加靈活。

原因是 Sorted Set 類型占用的內(nèi)存容量是 List 類型的數(shù)倍之多，對(duì)于列表數(shù)量不多的情況，可以用 Sorted Set 類型來實(shí)現(xiàn)。

比如要一周音樂榜單，我們需要實(shí)時(shí)更新播放量，并且需要分頁展示。

除此以外，排序是根據(jù)播放量來決定的，這個(gè)時(shí)候 List 就無法滿足了。

我們可以將音樂 ID 保存到 Sorted Set 集合中，score 設(shè)置成每首歌的播放量，該音樂每播放一次則設(shè)置 score = score +1。

ZADD

比如我們將《青花瓷》和《花田錯(cuò)》播放量添加到 musicTop 集合中：

ZADDmusicTop100000000青花瓷8999999花田錯(cuò)

ZINCRBY

《青花瓷》每播放一次就通過 ZINCRBY指令將 score + 1。

>ZINCRBYmusicTop1青花瓷
100000001

ZRANGEBYSCORE

最后我們需要獲取 musicTop 前十 播放量音樂榜單，目前最大播放量是 N ，可通過如下指令獲?。?/p>

ZRANGEBYSCOREmusicTopN-9NWITHSCORES

“

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65哥：可是這個(gè) N 我們?cè)趺传@取呀？

ZREVRANGE

可通過 ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]指令。

其中元素的排序按 score 值遞減(從大到小)來排列。

具有相同 score 值的成員按字典序的逆序(reverse lexicographical order)排列。

>ZREVRANGEmusicTop00WITHSCORES
1)"青花瓷"
2)100000000

小結(jié)

即使集合中的元素頻繁更新，Sorted Set 也能通過 ZRANGEBYSCORE命令準(zhǔn)確地獲取到按序排列的數(shù)據(jù)。

在面對(duì)需要展示最新列表、排行榜等場景時(shí)，如果數(shù)據(jù)更新頻繁或者需要分頁顯示，建議優(yōu)先考慮使用 Sorted Set。

“

推薦下自己做的 Spring Cloud 的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：

https://github.com/YunaiV/onemall

聚合統(tǒng)計(jì)

指的就是統(tǒng)計(jì)多個(gè)集合元素的聚合結(jié)果，比如說：

• 統(tǒng)計(jì)多個(gè)元素的共有數(shù)據(jù)（交集）；
• 統(tǒng)計(jì)兩個(gè)集合其中的一個(gè)獨(dú)有元素（差集統(tǒng)計(jì)）；
• 統(tǒng)計(jì)多個(gè)集合的所有元素（并集統(tǒng)計(jì)）。

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什么樣的場景會(huì)用到交集、差集、并集呢？

Redis 的 Set 類型支持集合內(nèi)的增刪改查，底層使用了 Hash 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，無論是 add、remove 都是 O(1) 時(shí)間復(fù)雜度。

并且支持多個(gè)集合間的交集、并集、差集操作，利用這些集合操作，解決上邊提到的統(tǒng)計(jì)問題。

交集-共同好友

比如 QQ 中的共同好友正是聚合統(tǒng)計(jì)中的交集。我們將賬號(hào)作為 Key，該賬號(hào)的好友作為 Set 集合的 value。

模擬兩個(gè)用戶的好友集合：

SADDuser:碼哥字節(jié)R大Linux大神PHP之父
SADDuser:大佬Linux大神Python大神C++菜雞

交集

統(tǒng)計(jì)兩個(gè)用戶的共同好友只需要兩個(gè) Set 集合的交集，如下命令：

SINTERSTOREuser:共同好友user:碼哥字節(jié)user:大佬

命令的執(zhí)行后，「user:碼哥字節(jié)」、「user:大佬」兩個(gè)集合的交集數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到 user:共同好友這個(gè)集合中。

差集-每日新增好友數(shù)

比如，統(tǒng)計(jì)某個(gè) App 每日新增注冊(cè)用戶量，只需要對(duì)近兩天的總注冊(cè)用戶量集合取差集即可。

比如，2021-06-01 的總注冊(cè)用戶量存放在 key = user:20210601 set 集合中，2021-06-02 的總用戶量存放在 key = user:20210602 的集合中。

set差集

如下指令，執(zhí)行差集計(jì)算并將結(jié)果存放到 user:new 集合中。

SDIFFSTOREuser:newuser:20210602user:20210601

執(zhí)行完畢，此時(shí)的 user:new 集合將是 2021/06/02 日新增用戶量。

除此之外，QQ 上有個(gè)可能認(rèn)識(shí)的人功能，也可以使用差集實(shí)現(xiàn)，就是把你朋友的好友集合減去你們共同的好友即是可能認(rèn)識(shí)的人。

并集-總共新增好友

還是差集的例子，統(tǒng)計(jì) 2021/06/01 和 2021/06/02 兩天總共新增的用戶量，只需要對(duì)兩個(gè)集合執(zhí)行并集。

SUNIONSTOREuserid:newuser:20210602user:20210601

此時(shí)新的集合 userid:new 則是兩日新增的好友。

小結(jié)

Set 的差集、并集和交集的計(jì)算復(fù)雜度較高，在數(shù)據(jù)量較大的情況下，如果直接執(zhí)行這些計(jì)算，會(huì)導(dǎo)致 Redis 實(shí)例阻塞。

所以，可以專門部署一個(gè)集群用于統(tǒng)計(jì)，讓它專門負(fù)責(zé)聚合計(jì)算，或者是把數(shù)據(jù)讀取到客戶端，在客戶端來完成聚合統(tǒng)計(jì)，這樣就可以規(guī)避由于阻塞導(dǎo)致其他服務(wù)無法響應(yīng)。