玩转RedisHyperLogLog统计微博日活月活
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本文关键字:玩转Redis、微博日活/月活、UV统计、HyperLogLog;
大纲
- 日活数据统计面临哪些挑战
- Bitmaps可用于统计日活吗?
- 日活数据统计的特点
- HyperLogLog介绍
- HyperLogLog必知
- HyperLogLog和Sets的区别
- HyperLogLog如何使用
- HyperLogLog命令对比分析
- HyperLogLog命令详解
- HyperLogLog命令注意事项
- HyperLogLog命令示例
- HyperLogLog的应用场景
名词解释
- DAU(Daily Active User)日活跃用户数量
常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。DAU通常统计一日(统计日)之内,登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户);
- 月活跃用户数量(Monthly Active User,MAU)
月活跃用户数量通常统计一个月(统计月)之内,登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户);
- Note:日活、月活反映用户的活跃度,但是无法反映用户的粘性。
1. 日活数据统计面临哪些挑战
2020年2月26日,微博发布2019年第四季度及全年财报。数据显示,截至2019年底,微博月活跃用户达到5.16亿,相比2018年年底净增长约5400万,其中移动端占比94%。2019年微博全年营收提升至122.4亿元,其中广告营收达到106亿元。
1.1. Bitmaps可用于统计日活吗?
前文《玩转Redis-京东签到领京豆如何实现》提到了 Bitmaps 在大数据下的应用,那么Bitmaps可以用于统计日活数据吗?我们来做个计算分析(以一亿用户为例):
统计方式 占用计算 1亿用户占用空间(M)
MySQL 32bit的int数据类型
1个int所需存储空间为4字节,可存储32 bit位
10^8 / (1024 * 1024 * 8 / 32) ≈ 381 M
Redis Bitmaps
Bitmaps单个支持512M,不像int单个仅存储32位
10^8 / (1024 * 1024 * 8) ≈ 12M
使用Bitmaps计算日活月活:
- 计算日活:bitcount key获取key为1的数量;
- 计算月活:可把30天的所有bitmap做or计算,再进行bitcount计算;
- 计算留存率:昨日留存=昨天今天连续登录的人数/昨天登录的人数,即昨天的bitmap与今天的bitmap进行and计算,在除以昨天bitcount的数量。
通过以上计算,我们发现Bitmaps已经很节省空间了。统计一个网站的日活已不在话下,但是大型互联网公司除了日活,还有UV、PV等等需要统计。面对上千甚至更多的需统计模块,1个模块1天需要12M,一年就需要12M * 365 / 1024 ≈ 4.3G ,1000个模块一年就需要 12M * 365 / 1024 / 1024 ≈ 4.2T。So 革命尚未成功,我们还需再节省点!
1.2. 日活数据统计的特点
- 数据需要去重;
- 数据允许有一定的偏差,101W和102W差距不大;
- 占用空间尽可能小;
2. HyperLogLog介绍
2.1. HyperLogLog必知
HyperLogLog(HLL)是一种用于基数计算的概率数据结构,通俗的说就是支持集合中不重复元素的统计。
常规基数计算需要准备一块内存空间用于存储已经计数的元素,避免某些元素被重复统计。Redis提供了一种用精度来换取内存空间的算法,标准误差低于1%。仅需要12K 就能完成统计(再加上HLL自身所需的一点bytes),如果HyperLogLog中的元素较少,所需内存空间更小。HyperLogLogs的标准误差是0.81%。
输入元素数量或体积非常大时,HLL所需空间固定且很小。12kb内存可计算接近 2^64 个不同元素的基数。
HyperLogLog虽然技术实现是一种 不同的数据结构,但底层依旧是Redis strings,所以可以使用GET命令获取序列化后的数据,使用SET命令反序列化数据存储到Redis。
2.2. HyperLogLog和Sets的区别
对比/数据类型 Sets HyperLogLog
是否实际存储统计元素
存储
不存储元素,仅存储存在的标记
增加元素
SADD
PFADD
统计元素数量
SCARD
PFCOUNT
删除元素
SREM
不支持删除元素
3. HyperLogLog如何使用
【HyperLogLog核心命令】:PFADD、PFCOUNT、PFMERGE;
3.1. HyperLogLog命令对比分析
命令 功能 参数
PFADD
添加元素到HLL数据结构
key element [element ...]
PFCOUNT
返回HLL的基数值
key [key ...]
PFMERGE
合并多个HLL结构数据到destkey
destkey sourcekey [sourcekey ...]
HLL操作命令中的PF含义:HyperLogLog 数据结构的发明人 Philippe Flajolet 的首字母缩写。
3.2. HyperLogLog命令详解
3.3. HyperLogLog命令注意事项
- PFADD仅存储标记,不存储元素本身;
- PFCOUNT实际是一个write命令,执行PFCOUNT时可能会重新计算计数值并存储;
- key有多个时,PFCOUNT会动态合并计算,并且计算结果不会被缓存,所以生产环境执行PFCOUNT时尽量避免带多个key;
- PFMERGE计算的是sourcekey的并集;
- 如果destkey已存在,则PFMERGE执行后destkey最终的结果是dest+source的并集;
3.4. HyperLogLog命令示例
// pfadd、pfcount 示例 @zxiaofan127.0.0.1:6379> pfadd hll 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd hll 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> pfadd hll 2 3 4
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount hll
(integer) 4
127.0.0.1:6379> pfcount hll:notexist
(integer) 0
127.0.0.1:6379> pfadd hll2 a b
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount hll2
(integer) 2
127.0.0.1:6379> pfcount hll hll2
(integer) 6
127.0.0.1:6379> get hll
"HYLLx01x00x00x00x04x00x00x00x00x00x00x00Axeex84[vx80Mtx80Q,x8cCxf3"
127.0.0.1:6379> set hll:error error666
OK
127.0.0.1:6379> pfcount hll:error
(error) WRONGTYPE Key is not a valid HyperLogLog string value.
// pfmerge 示例 @zxiaofan127.0.0.1:6379> pfadd hllm1 1 2 3 4 5
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd hllm2 5 6 7 8
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfmerge hllm3 hllm1 hllm2
OK
127.0.0.1:6379> pfcount hllm3
(integer) 8
127.0.0.1:6379> pfadd hllm4 7 8 9 10 11 12 14 14
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfmerge hllm4 hllm1 hllm2
OK
127.0.0.1:6379> pfcount hllm4
(integer) 13
4. HyperLogLog应用场景
4.1. 网站日活月活
日活:每天一个HLL,用户登录时则PFADD HLL20200719 userID;
月活:合并当月的所有日活数据,PFMERGE HLL202007 HLL20200701 HLL20200702 HLL20200703 ...
4.2. 网页UV
UV(Unique Visitor)独立访客:1天内;cookie为标识;相同的客户端多次访问只计为1个访客。
比如老板想实时查看公司网站某些页面从今天0点到现在被多少独立访客访问。
4.3. 其他场景场景
- 搜索引擎关键词搜索量;
- 用户在线人数统计;
- 基于基数计数的数据分析场景。
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