面试题：缓存设计之Redis HyperLogLog在复杂业务场景下的应用

Question

假设你负责一个电商平台的商品浏览量统计，要求精确统计每个商品的独立访客数，同时要考虑系统的扩展性和内存成本，如何运用Redis HyperLogLog来设计这个功能？

Answer 1

1. 数据结构选择：
   • 使用Redis的HyperLogLog数据结构。HyperLogLog提供了一种基数统计的算法，在计算独立元素数量时，能够以极小的内存消耗来提供较为精确的结果，非常适合统计独立访客数这种场景。
2. 设计思路：
   • 商品维度：
     • 为每个商品分配一个独立的HyperLogLog结构。可以使用商品ID作为HyperLogLog的键名，例如hll:product:{product_id}，其中{product_id}是具体商品的唯一标识符。
   • 访客记录：
     • 当一个访客访问某个商品时，将该访客的唯一标识（如用户ID、设备ID等）添加到对应商品的HyperLogLog结构中。在Redis中，可以使用PFADD命令。例如，假设访客的设备ID为device_id_123，商品ID为product_456，则执行PFADD hll:product:product_456 device_id_123。
3. 统计独立访客数：
   • 当需要统计某个商品的独立访客数时，使用PFCOUNT命令。例如，对于商品ID为product_456的商品，执行PFCOUNT hll:product:product_456，该命令会返回该商品的独立访客数的近似值。虽然是近似值，但在实际应用中，HyperLogLog的误差通常在可接受范围内（标准误差为0.81%）。
4. 扩展性考虑：
   • 分布式部署：如果电商平台的流量非常大，可以采用Redis集群来部署。在集群环境下，每个Redis节点可以分担一部分HyperLogLog数据的存储和计算，从而提高系统的整体处理能力。
   • 批量操作：为了减少网络开销，可以批量处理访客记录。例如，在客户端收集一定数量的访客访问记录后，批量执行PFADD命令，而不是每次有一个访客访问就执行一次PFADD。同时，对于批量获取商品独立访客数的场景，也可以通过批量执行PFCOUNT命令来提高效率。
5. 内存成本优化：
   • HyperLogLog本身就是为内存优化设计的。每个HyperLogLog结构在Redis中只需要12KB的内存，无论包含多少个元素。但在实际应用中，如果商品数量极多，可以考虑定期清理不再活跃的商品对应的HyperLogLog结构，以释放内存。另外，可以根据业务需求调整HyperLogLog的精度，通过Redis的PFOPT命令来在内存占用和精度之间做权衡。但通常默认的精度设置已经能满足大多数场景的需求。