Redis：原理速成+项目实战——Redis企业级项目实战终结篇（HyperLogLog实现UV统计）

本文介绍: Redis：原理速成+项目实战——Redis企业级项目实战终结篇（HyperLogLog实现UV统计）

这篇是实战部分的终结篇，其实Redis的核心操作，主要是在实战部分的秒杀业务的，这里面有很多的细节：缓存、分布式锁、异步线程实现秒杀，这里面有很多的细节，可以去看这几篇文章：
Redis：原理速成+项目实战——Redis实战7（优惠券秒杀+细节解决超卖、一人一单问题）
Redis：原理速成+项目实战——Redis实战8（基于Redis的分布式锁及优化）
Redis：原理速成+项目实战——Redis实战9（秒杀优化）
Redis：原理速成+项目实战——Redis实战10（Redis消息队列实现异步秒杀）
本文只是对这个项目再拓展一个基于Redis的功能。

目前为止虽然项目功能上比较完善了，但是用到的Redis基本都是单结点的，多结点的我只是简单演示过demo。
这篇结束后要单独开一个专栏了，实现Redis的高级操作：Redis持久化、Redis主从模式、Redis哨兵机制以及Redis的分片集群
除此之外，还会进行Redis原理的更深入的剖析，将会自己做一点总结，为了将来的面试。
但是想冲好实习的话，除了Redis高级部分以及其底层原理，还非常需要快点将技术栈叠高一点，因此，后面的总结可能进度会很慢了。

先搞懂两个概念：
1、UV：全称Unique Visitor，也叫独立访客量，是指通过互联网访问、浏览这个网页的自然人。1天内同一个用户多次访问该网站，只记录1次。
2、PV：全称Page View，也叫页面访问量或点击量，用户每访问网站的一个页面，记录1次PV，用户多次打开页面，则记录多次PV。往往用来衡量网站的流量。

UV统计在服务端做会比较麻烦，因为要判断该用户是否已经统计过了，需要将统计过的用户信息保存。但是如果每个访问的用户都保存到Redis中，数据量会非常恐怖。

HyperLogLog是LogLog算法派生的概率算法，用于确定非常大的集合的基数，而不需要存储器所有值，具体的原理涉及了很多数学，大家可以自行去了解。

	@Test
    void testHyperLogLog(){
        String[] values = new String[1000];
        int j = 0;
        for(int i = 0; i < 1000000 ; ++i){
            j = i % 1000;
            values[j] = "user_" + i;
            if(j == 999){
                //发送到Redis
                stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().add("hl2", values);
            }
        }
        //统计数量
        Long count = stringRedisTemplate.opsForHyperLogLog().size("hl2");
        System.out.println("count = " + count);
    }