转载自 https://www.cnblogs.com/fvsfvs123/p/4293203.html
hyperloglog 算法，利用非常少的空间，实现比较大的数据量级统计；比如我们前面在介绍 bitmap 的过程中，说到了日活的统计，当数据量达到百万时，最佳的存储方式是 hyperloglog，本文将介绍一下 hyperloglog 的基本原理，以及 redis 中的使用姿势
在现代应用程序中，用户签到是一个常见的功能。我们通常使用 MySQL 数据库来存储用户的签到记录。然而，随着用户数量的增加，数据库中的记录将会随时间和用户量线性增长，这不仅增加了存储的负担，而且可能影响查询效率。在追求更高存储效率和查询性能的场景下，MySQL 可能不再是最佳选择。
info命令的格式有3种： info：部分Redis系统状态统计信息 info all：全部Redis系统状态统计信息，一次性打印下面所有section的内容 info section：某一块的系统状态统计信息。info命令所有的section如下所示 模块名模块含义 Server服务器信息Clients客户端信息Memory内存信息Persistence持久化信息Stats全局统计信息Replication复制信息CPUCPU消耗信息Commandstats命令统计信息Cluster集群信息Key
该文将从Redis的角度来总结几种页面访问统计，这里的页面统计是针对某一个具体的页面进行每天的数量统计，后面文章内容涉及到的page_id指的就是页面的独立ID，每一个页面的ID都是不重复的。演示代码使用Laravel5.8版本实现。具体代码可以参考https://gitee.com/bruce_qiq/laravel-design.git。
在移动应用的业务场景中，我们需要保存这样的信息：一个 key 关联了一个数据集合，同时还要对集合中的数据进行统计排序。
不知道大家基于 Scrapy-Redis 开发分布式爬虫的时候有没有遇到一个比较尴尬的问题，且听我一一道来。
在通过 Redis 实现全站访问计数器中，学院君已经给大家演示了统计用户 PV 的实现思路，今天我们来看看如何实现用户 UV 的统计。
位运算在redis中非常的方便使用，并且理由利用这个可以实现很多特殊的功能。这也迫使我去研究更多的redis提供的函数，只有研究的多，思路才能够更加开放。今天我就对strings下面的几个函数进行了测试，也收获颇丰。
在移动互联网的业务场景中，数据量很大，我们需要保存这样的信息：一个 key 关联了一个数据集合，同时对这个数据集合做统计。
Redis客户端是一个程序，通过网络连接到Redis服务器，从而实现跟 Redis服务器的交互。
需求背景：有个 调用统计日志存储和统计需求 ，要求存储到mysql中；存储数据高峰能达到日均千万，瓶颈在于 直接入库并发太高，可能会把mysql干垮 。
我们都知道 Redis 提供了丰富的数据类型，特殊的有四种：BitMap、HyperLogLog、Geospatial、Stream。
Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接
球友提问：Elasticsearch 的基数统计在大数据量下有什么办法能做到 100% 准确度吗？
前面介绍过 redis 的五种基本数据结构，如 String，List, Set, ZSet, Hash，这些属于相对常见了；在这些基本结果之上，redis 还提供了一些更高级的功能，如 geo, bitmap, hyperloglog，pub/sub，本文将主要介绍 Bitmap 的使用姿势以及其适用场景，主要知识点包括
Apache性能监控支持以下指标： Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标： Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计，包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标： Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计，包括读取请
对于三高系统，Redis是必须/必需的，当并发高到一定的程度就可能会出现HotKey的问题，今天我们来看下Redis中的HotKey如何解决。
统计多个集合元素的聚合结果，包括：统计多个集合的共有元素（交集统计）；把两个集合相比，统计其中一个集合独有的元素（差集统计）；统计多个集合的所有元素（并集统计）；统计每天的新增用户时，我们只用计算每日用户 Set 和累计用户 Set 的差集就行； 例如 SUNIONSTORE user:id user:id user:id:20200803； 潜在风险：Set 的差集、并集和交集计算复杂度较高，在数据量较大的情况下，如果直接执行这些计算，会导致 Redis实例阻塞；可以从主从集群中选择一个从库，让它专门负责聚合计算，或者是把数据读取到客户端，在客户端来完成聚合统计，这样就可以规避阻塞主库实例和其他从库实例的风险； SINTERSTORE做并集、差集、交集时，会在Redis中生成一个新key，而从库默认是readonly不可写的，所以这些命令只能在主库使用。想在从库上操作，可以使用SUNION、SDIFF、SINTER，这些命令可以计算出结果，但不会生成新key；
命令：redis-cli -h host -p port --scan | more
redis的info http://redis.readthedocs.org/en/latest/server/info.html INFO INFO [section] 以一种易于解释（parse）且易于阅读的格式，返回关于 Redis 服务器的各种信息和统计数值。 通过给定可选的参数 section ，可以让命令只返回某一部分的信息： server : 一般 Redis 服务器信息，包含以下域： redis_version : Redis 服务器版本
上篇文章 已经对 Redis 基础命令进行了一个大致的学习，接下来我们就需要解决 Issue“增加用户活跃度统计” 啦！
本文链接：https://blog.csdn.net/u014427391/article/details/95992173
不知你大规模的用过Redis吗？还是仅仅作为缓存的工具了？在Redis中使用最多的就是集合了，举个例子，如下场景：
作者：贲绍华，爱可生研发中心工程师，负责项目的需求与维护工作。其他身份：柯基铲屎官。
某广告公司在网页上投递动态图片广告，广告的展现形式是根据热点图片动态生成的。为了收入的最大化，需要统计每个广告的点击数来决定哪些广告可以投放的更长时间，哪些需要及时更换。大部分的广告生命周期很短，实时获取广告的点击数可以让我们快速确定哪些广告对业务是关键的。所以我们理想的解决方案是有流处理数据的能力，可以统计所有广告的点击量以及统计实时的点击量。
Spool的开发者博客，描述了Spool利用Redis的bitmaps相关的操作，进行网站活跃用户统计工作。
在Redis 在 2.8.9 版本才添加了 HyperLogLog，HyperLogLog算法是用于基数统计的算法，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。HyperLogLog适用于大数据量的统计，因为成本相对来说是更低的，最多也就占用12kb内存
统计各广告最近 1 小时内的点击量趋势：各广告最近 1 小时内各分钟的点击量 此部分最终想要得到的结果如下： 一. 得到最近1小时广告点击量实时统计 1. 新建类LastHourApp pack
一款redis官方出品的操作redis的可视化工具，官方称这是最好的redis gui工具，它
RedisTemplate的Serializer将不同的数据类型进行序列化时，内置了一套逻辑，譬如Long类型的追回“L”，Byte的追加“B”。这就可能与redis期望的数据不一致，而引发错误
”昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路”，我们先从Redis的特性、用途及数据类型这几个方面介绍下Redis，对其有个总体上的认知。
Redis 是一种内存数据库，将数据保存在内存中，读写效率要比传统的将数据保存在磁盘上的数据库要快很多。所以，监控 Redis 的内存消耗并了解 Redis 内存模型对高效并长期稳定使用 Redis 至关重要。
在大数据处理中，精确计数唯一元素（如网站的独立访客数、用户行为分析中的唯一操作次数等）常常会面临存储和性能的双重挑战。传统的计数方法，如使用集合（Set）存储每个唯一元素，虽然能提供精确的结果，但在处理海量数据时会消耗大量的内存资源。这时，HyperLogLog 算法便展现出了其独特的优势。Redis 自版本 2.8.9 起，引入了 HyperLogLog 数据结构，为近似计数唯一元素提供了高效且节省内存的解决方案。本文将深入探讨 Redis HyperLogLog 的工作原理、使用方法及实战案例，帮助你理解并掌握这一强大的数据结构。
Redis 的基本数据类型包括：二进制安全字符串 String、Hashes（哈希）、Lists 列表、Sets 集合 和 Sorted sets 有序集合；
redis是一款开源免费的key-value内存数据库，提供多语言api支持，支持Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端。
未来一段时间开发的项目或者需求会大量使用到Redis，趁着这段时间业务并不太繁忙，抽点时间预习和复习Redis的相关内容。刚好看到博客下面的UV和PV统计，想到了最近看书里面提到的HyperLogLog数据类型，于是花点时间分析一下它的使用方式和使用场景（暂时不探究HyperLogLog的实现原理）。Redis中HyperLogLog数据类型是Redid 2.8.9引入的，使用的时候确保Redis版本>= 2.8.9。
标题1: 60G的内存占用, 容器敢分配, 服务敢占用. 一个字:绝 标题2: 内存挤爆了. 竟然是因为… 标题3: 内存问题虐我们千百遍 标题4: 慎用BitMap, 小心玩爆你的内存.
Redis提供了redis-cli、redis-server、redis-benchmart等shell工具，今天对这些工具做下介绍。
满足上面四个条件，其实比想象中要复杂。为了在实时统计的情况下保持精准度，我们需要知道某一个用户之前是否浏览过一篇文章，所以我们需要为每一篇文章存储浏览过它的用户的集合，并且在每次新增浏览时检查该集合进行去重复操作。
前面的文章已经介绍了redis的5种基本数据类型，redis6中另外还有3种特殊的数据类型，分别是 Bitmaps (位图)、HyperLogLogs（基数统计）和 geospatial （地理位置）。本文将继续探讨它们的特性、原理以及应用场景。
HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。
用户对于某些数据的访问频率远大于数据的生产频率，这类数据包括热门商品、热点新闻、热点评论以及明星直播等。
在软件开发中，我们经常需要统计接口的访问次数，以便了解系统的运行状态，优化性能，或者进行数据分析。本文将show三种不同的方法来统计一小时内的接口访问次数，抛砖引玉
redis-py默认在执行每次请求都会创建（连接池申请连接）和断开（归还连接池）一次连接操作，如果想要在一次请求中指定多个命令，则可以使用pipline实现一次请求指定多个命令，并且默认情况下一次pipline 是原子性操作。
首先我们先明确一下uv这个名词代表的实际意义。uv代表的是通过网页访问浏览的人数，和文章的阅读量差不多，但是需要注意的是，一个人即使是多次访问，也只算一次。
Redis当下很流行，也很好用，无论是在业务应用系统，还是在大数据领域都有重要的地位；但Redis也很脆弱，用不好，问题多多。2012年以前都是以memcached为主，之后转到Redis阵营，经历过单实例模式、主从模式、哨兵模式、代理模式，集群模式，真正公司层面用得好的很少，对于Redis掌控都很片面，导致实际项目中问题不少。
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