首先搞懂两个概念：

• UV：独立访客量，是指通过互联网访问，浏览这个网页的自然人。1天内同一个用户多次访问该网站，只记录1次。
• PV：也叫页面访问量或者点击量，用户每访问网站的一个页面，记录1次PV，用户多次打开页面，则记录多次PV。往往用来衡量网页的流量。

我们今天是来统计UV：

我的第一个想法是：使用redis的哈希表，但是这样内存占用太过于大了！

因此我们要了解一下redis给我们提供的HyperLogLog。

HyperLogLog

我们先用一句话概括一下HyperLogLog的特点：

提供不精准的去重计数。

它的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大的时候，计算基数所需的内存空间总是固定的，并且是很小的。

在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数，和元素越多就越耗费内存的 Set 和 Hash 类型相比，HyperLogLog 就非常节省空间。

我们先来看一下常用指令：

# 添加指定元素到 HyperLogLog 中
PFADD key element [element ...]

# 返回给定 HyperLogLog 的基数估算值。
PFCOUNT key [key ...]

# 将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog
PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]

代码实现，这个代码实现非常简单，我们写一个中间件就可以了：

// Uv 用户UV统计的中间件, 使用HyperLogLog
func Uv() gin.HandlerFunc {
   return func(c *gin.Context) {
      // 先获取前端HTTP请求头里面发过来的IP地址，我们通过IP地址来进行UV统计
      ip := c.GetHeader("ip")
      if ip == "" {
         // 如果是空的话，说明前端没有传过来信息，这里就不进行统计了
         c.JSON(http.StatusForbidden, gin.H{
            "status": http.StatusForbidden,
            "msg":    "请求没有携带用户的相关信息，无法进行统计",
         })
         // 在被调用的函数中阻止后续中间件的执行
         c.Abort()
         return
      }
      // 不为空，进行UV统计
      err := dao.Rdb.PFAdd(dao.RCtx, common.WebUv, ip).Err()
      if err != nil {
         log.Println(err)
      }
      return
   }
}

前端把用户的信息放过来，我们计入到redis就可以了。

最后

以上就是敏感白昼为你收集整理的统计网页UV业务HyperLogLog的全部内容，希望文章能够帮你解决统计网页UV业务HyperLogLog所遇到的程序开发问题。

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