深度剖析 Redis 九种数据结构实现原理( 四 ) _Redis

使用场景HyperLogLog的使用场景主要包括以下几个方面：

用户去重：使用HyperLogLog可以对海量的用户数据进行去重，快速地统计出不重复的用户数量。
网站UV统计：使用HyperLogLog可以对网站的访问日志进行分析，统计出每天、每周、每月的独立访客数量。
广告点击统计：使用HyperLogLog可以对广告的点击数据进行分析，统计出独立点击用户的数量，以及对多个广告进行并、交运算等。
数据库查询优化：使用HyperLogLog可以对数据库中的数据进行去重，减少查询的数据量，提高查询效率。
分布式计算：使用HyperLogLog可以在分布式系统中对数据进行去重、并、交等操作，以支持分布式计算。

使用HyperLogLog可以大大减少内存占用和计算时间，是处理大数据量去重计数的有效工具。
内部编码Redis HyperLogLog类型的内部编码使用的"稀疏矩阵"和”稠密矩阵“ 。
当计数较少时，采用”稀疏矩阵“，其中绝大部分元素都是0 。计数增多后，超过阈值后，会转换成”稠密矩阵“ 。
9. Bitmaps（位图）使用方式Redis Bitmaps（位图）是一种紧凑的数据结构，可以用于表示一个只有0和1的数组。位图可以用于高效地存储大规模的布尔值，以及进行位运算、位图图形化等操作。Redis Bitmaps支持的操作包括：

文章插图

使用场景Redis Bitmaps适用于需要高效地存储大规模的布尔值，并进行位运算、统计等操作的场景。比如：

统计在线用户数：使用Bitmaps类型来表示用户的在线状态，例如一个bit位表示一个用户，当用户登录时将对应的bit位置为1，当用户退出时将其位置为0 。这样可以非常方便地进行在线用户的统计。
黑白名单统计：在网络安全中，可以使用位图记录IP地址的访问情况、黑白名单等信息。
统计用户访问行为：例如将每个页面或功能点表示为一个bit位，用户访问时将对应的bit位置为1，未访问则为0 。这样就可以方便地统计用户的访问习惯，了解用户对产品的喜好和热点等信息。
布隆过滤器：这是最常用的场景，布隆过滤器是一种用于快速判断某个元素是否在集合中的算法，在大数据量场景下其效率非常高。Redis的Bitmaps类型可以用来实现布隆过滤器，节约存储空间，并提高查询效率。

内部编码Redis Bitmaps类型的内部编码使用了一种称为“压缩位图”的数据结构。它通过使用两个数组来存储位图数据：一个存储实际位的值，另一个存储每个字节中1的个数。这种编码方式可以大大压缩位图数据的大小。

【深度剖析 Redis 九种数据结构实现原理】