Redis去重的方法有哪些
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唯一计数是网站系统中十分常见的一个功能特性，例如网站需要统计每天访问的人数 unique visitor （也就是 UV）。计数问题很常见，但解决起来可能十分复杂：一是需要计数的量可能很大，比如大型的站点每天有数百万的人访问，数据量相当大；二是通常还希望扩展计数的维度，比如除了需要每天的 UV，还想知道每周或每月的 UV，这样导致计算十分复杂。
在关系数据库存储的系统里，实现唯一计数的方法就是 select count(distinct
Redis 解决这类计数问题得心应手，相比关系数据库速度更快，消耗资源更少，甚至提供了 3 种不同的方法。
1.基于 set
Redis 的 set 用于保存唯一的数据集合，通过它可以快速判断某一个元素是否存在于集合中，也可以快速计算某一个集合的元素个数，另外和可以合并集合到一个新的集合中。涉及的命令如下：
复制代码 代码如下:
SISMEMBER key member # 判断 member 是否存在 SADD key member # 往集合中加入 member SCARD key # 获取集合元素个数
基于 set 的方法简单有效，计数精确，适用面广，易于理解，它的缺点是消耗资源比较大（当然比起关系数据库是少很多的），如果元素个数很大（比如上亿的计数），消耗内存很恐怖。
2.基于 bit
Redis 的 bit 可以用于实现比 set 内存高度压缩的计数，它通过一个 bit 1 或 0 来存储某个元素是否存在信息。例如网站唯一访客计数，可以把 user_id 作为 bit 的偏移量 offset，设置为 1 表示有访问，使用 1 MB的空间就可以存放 800 多万用户的一天访问计数情况。涉及的命令如下： 复制代码 代码如下:
SETBIT key offset value # 设置位信息 GETBIT key offset # 获取位信息 BITCOUNT key [start end] # 计数 BITOP operation destkey key [key ...] # 位图合并
基于 bit 的方法比起 set 空间消耗小得多，但是它要求元素能否简单映射为位偏移，适用面窄了不少，另外它消耗的空间取决于最大偏移量，和计数值无关，如果最大偏移量很大，消耗内存也相当可观。
3.基于 HyperLogLog
实现超大数据量精确的唯一计数都是比较困难的，但是如果只是近似的话，计算科学里有很多高效的算法，其中 HyperLogLog Counting 就是其中非常著名的算法，它可以仅仅使用 12 k左右的内存，实现上亿的唯一计数，而且误差控制在百分之一左右。涉及的命令如下： 复制代码 代码如下:
PFADD key element [element ...] # 加入元素 PFCOUNT key [key ...] # 计数
这种计数方法真的很神奇，其中涉及到统计学中的一些均匀分布、随机概率、伯努利分布等，我也没有彻底弄明白，有兴趣可以深入研究相关文章。
redis 提供的这三种唯一计数方式各有优劣，可以充分满足不同情况下的计数要求。
4. 基于bloomfilter
BloomFilter是利用类似位图或者位集合数据结构来存储数据，利用位数组来简洁的表示一个集合，并且能够快速的判断一个元素是不是已经存在于这个集合。虽然BloomFilter不是100%准确，但是可以通过调节参数，使用Hash函数的个数，位数组的大小来降低失误率。这样调节完全可以把失误率降低到接近于0。可以满足大部分场景了。
假如此时有一个集合S = {x1, x2, … xn}，Bloom Filter使用k个独立的hash函数，分别将集合中的每一个元素映射到｛1,…,m｝的范围。对于任何一个元素，被映射到的数字作为对应的位数组的索引，该位会被置为1。比如元素x1被hash函数映射到数字8，那么位数组的第8位就会被置为1。下图中集合S只有两个元素x和y，分别被3个hash函数进行映射，映射到的位置分别为（0，3，6）和（4，7，10），对应的位会被置为1:
现在假如要判断另一个元素是否是在此集合中，只需要被这3个hash函数进行映射，查看对应的位置是否有0存在，如果有的话，表示此元素肯定不存在于这个集合，否则有可能存在。
redis使用布隆过滤器需要安装插件：https://blog.csdn.net/u013030276/article/details/88350641。
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