redis怎么進行去重？下面本篇文章給大家介紹一下redis去重的4種方法，希望對大家有所幫助！
這篇文章主要介紹了Redis實現唯一計數的3種方法分享,本文講解了基于SET、基于 bit、基于 HyperLogLog三種方法,需要的朋友可以參考下
唯一計數是網站系統中十分常見的一個功能特性，例如網站需要統計每天訪問的人數 unique visitor （也就是 UV）。計數問題很常見，但解決起來可能十分復雜：一是需要計數的量可能很大，比如大型的站點每天有數百萬的人訪問，數據量相當大；二是通常還希望擴展計數的維度，比如除了需要每天的 UV，還想知道每周或每月的 UV，這樣導致計算十分復雜。【相關推薦：Redis視頻教程】
在關系數據庫存儲的系統里，實現唯一計數的方法就是 select count(distinct
Redis 解決這類計數問題得心應手，相比關系數據庫速度更快，消耗資源更少，甚至提供了 3 種不同的方法。
1.基于 set
Redis 的 set 用于保存唯一的數據集合，通過它可以快速判斷某一個元素是否存在于集合中，也可以快速計算某一個集合的元素個數，另外和可以合并集合到一個新的集合中。涉及的命令如下：
復制代碼 代碼如下:
SISMEMBER?key?member??#?判斷?member?是否存在 SADD?key?member??#?往集合中加入?member SCARD?key???#?獲取集合元素個數
基于 set 的方法簡單有效，計數精確，適用面廣，易于理解，它的缺點是消耗資源比較大（當然比起關系數據庫是少很多的），如果元素個數很大（比如上億的計數），消耗內存很恐怖。
2.基于 bit
Redis 的 bit 可以用于實現比 set 內存高度壓縮的計數，它通過一個 bit 1 或 0 來存儲某個元素是否存在信息。例如網站唯一訪客計數，可以把 user_id 作為 bit 的偏移量 offset，設置為 1 表示有訪問，使用 1 MB的空間就可以存放 800 多萬用戶的一天訪問計數情況。涉及的命令如下： 復制代碼 代碼如下:
SETBIT?key?offset?value??#?設置位信息 GETBIT?key?offset????????#?獲取位信息 BITCOUNT?key?[start?end]?#?計數 BITOP?operation?destkey?key?[key?...]??#?位圖合并
基于 bit 的方法比起 set 空間消耗小得多，但是它要求元素能否簡單映射為位偏移，適用面窄了不少，另外它消耗的空間取決于最大偏移量，和計數值無關，如果最大偏移量很大，消耗內存也相當可觀。
3.基于 HyperLogLog
實現超大數據量精確的唯一計數都是比較困難的，但是如果只是近似的話，計算科學里有很多高效的算法，其中 HyperLogLog Counting 就是其中非常著名的算法，它可以僅僅使用 12 k左右的內存，實現上億的唯一計數，而且誤差控制在百分之一左右。涉及的命令如下： 復制代碼 代碼如下:
PFADD?key?element?[element?...]??#?加入元素 PFCOUNT?key?[key?...]???#?計數
這種計數方法真的很神奇，其中涉及到統計學中的一些均勻分布、隨機概率、伯努利分布等，我也沒有徹底弄明白，有興趣可以深入研究相關文章。
redis 提供的這三種唯一計數方式各有優劣，可以充分滿足不同情況下的計數要求。
4. 基于bloomFilter
BloomFilter是利用類似位圖或者位集合數據結構來存儲數據，利用位數組來簡潔的表示一個集合，并且能夠快速的判斷一個元素是不是已經存在于這個集合。雖然BloomFilter不是100%準確，但是可以通過調節參數，使用Hash函數的個數，位數組的大小來降低失誤率。這樣調節完全可以把失誤率降低到接近于0。可以滿足大部分場景了。
假如此時有一個集合S = {x1, x2, … xn}，Bloom Filter使用k個獨立的hash函數，分別將集合中的每一個元素映射到｛1,…,m｝的范圍。對于任何一個元素，被映射到的數字作為對應的位數組的索引，該位會被置為1。比如元素x1被hash函數映射到數字8，那么位數組的第8位就會被置為1。下圖中集合S只有兩個元素x和y，分別被3個hash函數進行映射，映射到的位置分別為（0，3，6）和（4，7，10），對應的位會被置為1:
現在假如要判斷另一個元素是否是在此集合中，只需要被這3個hash函數進行映射，查看對應的位置是否有0存在，如果有的話，表示此元素肯定不存在于這個集合，否則有可能存在。
redis使用布隆過濾器需要安裝插件：https://blog.csdn.net/u013030276/article/details/88350641。
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