Redis高级数据结构——Redis深度历险笔记5
作者：互联网
说实在的HyperLogLog这个数据结构我感觉挺神奇的。
什么是HyperLogLog，有啥用
简而言之，是一个粗略的，专为大数据使用的，求set内有多少个元素的另一种表现形式。大家都知道set的作用是去重。。。术语叫统计基数，举例，数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}， 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}。
一般情况下，怎么去重，当然是把所有的出现过的数据，都存下来，当新的数据来的时候，跟老的数据都比较一遍（计算hash值，去对应链表查询），才知道是否存在。不存在的话，就对基数n加一。
用set的缺点很明显。要存储所有的数据，是一笔不小的开销。
那用bitmap?
这种只能对数字这种有效吧。
将下标当值用，将是否是1表示是否存在。
这种缺点也很明显啊，值很大，却只有一个的时候，就很浪费啊。
hyperloglog怎么做的？
而HyperLogLog根本没有去重的操作好么，就很神奇的。
它是利用了 n个随机值的最长连续0的值K，与n的关系，去估算n。
关系大概为n=2^k；
多计算几个k，取调和平均值，就能比较接近的估算出n，标准误差大概在0.81%。确实比较神奇。
一个记录hyperloglog大概要占用12kb，还是比较恐怖的耗用，但是比起构造set来说，已经不错了。
我们只要求n不是么。
为啥要占用12kb
我们不是要多计算几个k么。
redis实际使用16384个桶，也就是2^14次方，每个桶占用6bit，也就是，12KB。
当然redis不是
布隆过滤器
用处：判断一个值是否已经出现过
是不是又想到用set了，当然肯定不是用set了，set一个很大的问题是要存储记录，如果记录非常多，性能就很差了，但是我们就是有判断这个记录存在过的需求呢，可以不是很精确。
布隆过滤器比hyperloglog结构好理解的多了。
就是每增加一个字符串，就对这个字符串取多个hash函数的值。为了取的均匀一点，然后将对应的大型位数组的长度取模，得到一个位置，将0置为1。
判断该记录是否存在，则进行一遍上述操作，去查看那个大型位数组的位置是否全为1，如果有为0的话，那肯定是不存在的。
当然，因为有重复位置，有的字符串其实不存在的，但是我们计算出来它存在，这就是误差点。
简单限流
比如对一个操作做一个限制，1分钟只能执行5次怎么办？
用一个zset维护一个用户的一个行为，score就是时间戳(value无所谓，用时间戳吧)。
那么每次执行这个动作的时候，清除一下这个zset里面时间戳小于一分钟前的数据，然后数个数，在范围内的话，则新增一个数据，不再的话，则不做处理。
这个的局限性在于需要记录所有在时间范围内的动作，动作范围如果非常大的话，比如60s内不超过100万次，那么，就不太合适了。
redis-cell插件，解决这个限流的问题
其实限流这个问题，用令牌桶这个方法解决比较经典。
桶有大小，表示一次性最多能存放多少张令牌。
流速表示一段时间内，允许失去令牌的速度。
127.0.0.1:6379> CL.THROTTLE test1 10 5 60 3
//命令行解析
127.0.0.1:6379> CL.THROTTLE test1(漏斗名字) 10（桶大小） 5（一段时间内允许的流速） 60（一段时间，单位为s） 3（这次想要取的令牌数量）
//根据返回值就可以看到是否取令牌成功
1（是否获取成功） 10 7 -1 x(多长时间后，漏斗完全空出来）
标签：令牌,set,记录,是否,Redis,限流,历险,数据结构,数据 来源： https://blog.csdn.net/rgbhi/article/details/114836673