redis---HyperLogLog

2024-04-04 07:36

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本文主要是介绍redis---HyperLogLog，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

HyperLogLog是一个基数统计的算法，如果集合中的每个元素都是唯一且不重复的，那么这个集合的基数就是集合中元素的个数

它的原理是使用随机算法来计算，通过牺牲一定的精确度，来换取更小的内存消耗，优点就是占用内存小。那相应的缺点也就是会有一定的误差，所以它适合用来做一些对精确度要求不高，而且数据量非常大的统计工作。比如统计某个网络的UV，统计某个词的搜索次数等。

用PFMERGE把course和course2合并到result

这篇关于redis---HyperLogLog的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合，内部除了存储元素外，还会存储一个score，存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列，不同元素的score可以重复，score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd zadd key [NX | XX] [GT | LT] [CH] [INCR] score member [score member ...]

Redis中使用布隆过滤器解决缓存穿透问题

一、缓存穿透(失效)问题缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存中没有命中，会去数据库中查询，而数据库中也没有该数据，并且每次查询都不会命中缓存，从而每次请求都直接打到了数据库上，这会给数据库带来巨大压力。二、布隆过滤器原理布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用多个不同的哈希函数将一个元素映射到一个位数组中的多个位置，并将这些位置的值置

Lua 脚本在 Redis 中执行时的原子性以及与redis的事务的区别

在 Redis 中，Lua 脚本具有原子性是因为 Redis 保证在执行脚本时，脚本中的所有操作都会被当作一个不可分割的整体。具体来说，Redis 使用单线程的执行模型来处理命令，因此当 Lua 脚本在 Redis 中执行时，不会有其他命令打断脚本的执行过程。脚本中的所有操作都将连续执行，直到脚本执行完成后，Redis 才会继续处理其他客户端的请求。 Lua 脚本在 Redis 中原子性的原因

laravel框架实现redis分布式集群原理

在app/config/database.php中配置如下： 'redis' => array('cluster' => true,'default' => array('host' => '172.21.107.247','port' => 6379,),'redis1' => array('host' => '172.21.107.248','port' => 6379,),) 其中cl

Redis的rehash机制

在Redis中，键值对（Key-Value Pair）存储方式是由字典（Dict）保存的，而字典底层是通过哈希表来实现的。通过哈希表中的节点保存字典中的键值对。我们知道当HashMap中由于Hash冲突（负载因子）超过某个阈值时，出于链表性能的考虑，会进行Resize的操作。Redis也一样。在redis的具体实现中，使用了一种叫做渐进式哈希(rehashing)的机制来提高字典的缩放效率，避

【吊打面试官系列-Redis面试题】说说 Redis 哈希槽的概念？

大家好，我是锋哥。今天分享关于【说说 Redis 哈希槽的概念？】面试题，希望对大家有帮助；说说 Redis 哈希槽的概念？ Redis 集群没有使用一致性 hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis 集群有 16384 个哈希槽，每个 key 通过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分 hash 槽。

Redis地理数据类型GEO

通常要计算两个地理位置的距离不是很方便，这里可以直接通过Redis提供的GEO操作来完成地理位置相关的计算 1）添加地理位置语法：geoadd key longitude latitude member [longitude latitude member] ...字段说明：key：存放地理位置的集合名称longitude：地理坐标的经度latitude：地理坐标的纬度member：表示这

Redis-主从集群

主从架构单节点Redis的并发能力是有上限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离。主从数据同步原理全量同步主从第一次建立连接时，会执行全量同步，将master节点的所有数据都拷贝给slave节点，流程：判断是否是第一次同步，如果是，返回版本信息（replication id 和offset），将salve节点的版本信息变为master的

Redis安装使用总结

一、下载安装从 github 下载：https://github.com/MSOpenTech/redis/releases 或者 https://github.com/ServiceStack/redis-windows 解压缩，如图：二、配置打开redis.windows-sevice.conf文件， 2.1 绑定ip：搜索127.0.0.1 ，发现bind 127.0.0.

面对Redis数据量庞大时的应对策略

面对Redis数据量庞大时的应对策略，我们可以从多个维度出发，包括数据分片、内存优化、持久化策略、使用集群、硬件升级、数据淘汰策略、以及数据结构选择等。以下是对这些策略的详细探讨：一、数据分片（Sharding）当Redis数据量持续增长，单个实例的处理能力可能达到瓶颈。此时，可以通过数据分片将数据分散存储到多个Redis实例中，以实现水平扩展。分片的主要策略包括：一致性哈希：使用一

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