基于Redission高级应用15-RHyperLogLog原理及工具类封装及实战应用

概述：

RHyperLogLog 是 Redisson 实现的分布式数据结构，基于 Redis 的 HyperLogLog 数据结构。HyperLogLog 是一种概率性数据结构，用于以极小的内存空间估算数据集的基数（即唯一元素的数量），用于高效地估算数据集中唯一元素的数量（基数）。

原理

HyperLogLog 的核心原理基于概率算法和哈希函数：

1. 概率算法：HyperLogLog 使用了一种称为概率计数的算法，特别是 Philip Flajolet 和其他人发明的 HyperLogLog 算法，用于近似计算集合的基数。
2. 哈希函数：每个加入到 HyperLogLog 的元素首先通过哈希函数转化为一个随机分布的哈希值。
3. 前导零计数：对于每个元素的哈希值，HyperLogLog 计算哈希值二进制表示中从左边开始连续零的数量。这个数量被用作基数估计的一个指标。
4. 多个寄存器（桶）：Redis 的 HyperLogLog 使用 16384（2^14）个寄存器来存储最大的前导零计数。每个寄存器对应于哈希值的一部分，确保分布的均匀性。
5. 基数估算：使用所有寄存器中的前导零计数，通过一个数学公式（涉及调和平均和特定的乘数因子）来估算基数。这个公式考虑了寄存器的数量和观察到的前导零的最大数量。
6. 小范围修正：当基数很小时，HyperLogLog 使用线性计数法来提高估算的准确性。
7. 标准误差：HyperLogLog 的基数估算有一个标准误差，通常是 0.81%。
8. 合并操作：Redis 的 HyperLogLog 支持 PFCOUNT 命令来估算基数，PFADD 命令来添加元素，以及 PFMERGE 命令来合并多个 HyperLogLog。

Redis 的 HyperLogLog 通过使用概率算法和哈希函数，以及一组固定数量的寄存器来有效地估算基数，而不需要存储数据集中的实际元素。这使得它能够在保持较低内存占用的同时处理大量数据。Redisson 的 RHyperLogLog 是这种数据结构的 Java 抽象，提供了方便的方法来在 Java 应用程序中使用 Redis 的 HyperLogLog 功能

优点

1. 空间效率：HyperLogLog 提供了常数级的空间复杂度，即它使用固定且非常小的内存空间（通常几KB），与要处理的数据量无关。
2. 性能：添加元素和计算基数的操作速度非常快，适合实时处理大量数据。
3. 可扩展性：由于其内存使用特性，HyperLogLog 适用于需要估算大规模数据集基数的分布式系统。
4. 合并性：可以合并多个 HyperLogLog，以便在不同的时间或地点收集的数据可以合并以估算总体基数。

缺点

1. 估算误差：HyperLogLog 只能提供基数的估算值，通常有 0.81% 的标准误差。对于需要精确计数的应用场景，这可能不够用。
2. 不支持计数减少：HyperLogLog 无法处理元素的移除，只能添加元素。
3. 不提供元素存在性信息：由于 HyperLogLog 只关注数量而非具体元素，无法判断单个元素是否存在于数据集中。
4. 基数较小时的准确性：当基数较小，即数据集较小时，HyperLogLog 的估算误差相对较大。虽然有线性计数法作为补充，但在某些情况下可能仍然不够准确。

使用场景

1. 独立访客数统计：网站或应用可以使用 RHyperLogLog 来估算不同时间段内的独立访客数。
2. 实时分析：流处理系统中，RHyperLogLog 可以用来统计实时数据流中的唯一事件或用户数量。
3. 大数据去重：在大规模数据处理中，RHyperLogLog 可以估算去重后的数据量，而不需要实际存储所有数据。
4. 网络监控：监控系统可以利用 RHyperLogLog 来估算在一定时间内通过网络的唯一IP地址数量。
5. 社交网络：社交网络服务可以使用 RHyperLogLog 来估算用户的唯一关注者或访问者数目。
6. 广告系统：广告平台可以用 RHyperLogLog 来估算广告的覆盖范围，例如唯一看到广告的用户数。
7. 缓存穿透预防：RHyperLogLog 可以用来估算某个时间段内请求的唯一键的数量，帮助识别和预防缓存穿透问题。

不可替代性的原因

1. 极低的内存占用：RHyperLogLog 使用非常小的内存空间（通常几KB）来处理大规模数据集的基数估算，这在内存成本敏感的应用中非常重要。
2. 高性能：添加元素和估算基数的操作非常快，这对于需要实时分析的系统至关重要。
3. 分布式环境中的可扩展性：由于其小的内存占用和高性能特性，RHyperLogLog 非常适合在分布式环境中使用，可以轻松扩展以处理更多数据。
4. 合并能力：可以合并多个 RHyperLogLog 实例，这使得在分布式系统中从不同节点收集的数据可以合并估算总体基数，而无需将所有数据集中到单个位置。
5. 简化操作：与维护一个巨大的唯一元素集合相比，RHyperLogLog 提供了一种简单的方法来估算基数，无需复杂的数据结构和算法。

总结来说，RHyperLogLog 和 Redis 的 HyperLogLog 是为了在处理大数据集时平衡内存使用和性能而设计的，RHyperLogLog 的不可替代性在于它为处理大数据集提供了一种空间效率和计算效率极高的解决方案。虽然它只能提供基数的估算值，但在许多场景中，这种估算已经足够满足需求，尤其是在精确计数成本较高或不可行的情况下。

RHyperLogLog实现的工具类及分析和使用：

工具类实现：

import org.redisson.api.RHyperLogLog;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.core.task.TaskExecutor;
import org.springframework.retry.annotation.Backoff;
import org.springframework.retry.annotation.EnableRetry;
import org.springframework.retry.annotation.Retryable;
import org.springframework.retry.support.RetryTemplate;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
import org.springframework.stereotype.Service;import javax.annotation.PreDestroy;

/**
 * @Author derek_smart
 * @Date 202/5/11 8:38
 * @Description RHyperLogLog 工具类
 */

@EnableRetry
@Service
public class HyperLogLogTool {

    private final RedissonClient redissonClient;
    private final TaskExecutor taskExecutor;
    private final RetryTemplate retryTemplate;

    @Autowired
    public HyperLogLogTool(RedissonClient redissonClient, TaskExecutor taskExecutor, RetryTemplate retryTemplate) {
        this.redissonClient = redissonClient;
        this.taskExecutor = taskExecutor;
        this.retryTemplate = retryTemplate;
    }

    /**
     * 当需要将一个新元素加入到特定的 HyperLogLog 数据结构中时使用。例如，每当有一个新的用户访问网站时，可以使用此方法将用户的唯一标识符（如 IP 地址或用户 ID）添加到 HyperLogLog 中，以便估算独立访客数。
     *
     * 由于操作是异步执行的，它不会阻塞调用线程。重试模板确保了在遇到暂时性错误时，操作可以自动重试
     * @param hllName
     * @param element
     */
    public void addElement(String hllName, String element) {
        taskExecutor.execute(() -> retryTemplate.execute(context -> {
            RHyperLogLog<String> hyperLogLog = redissonClient.getHyperLogLog(hllName);
            hyperLogLog.add(element);
            return null; // We don't need a result here
        }));
    }

    /**
     *  当需要获取一个近似的唯一元素数量（基数）时使用。这个方法可以用来获取近似的访客数、独立 IP 数量或任何需要基数估计的场景。
     *
     *  此方法使用 `@Retryable` 注解，允许在发生异常时自动重试，从而增加了操作的可靠性。重试策略和退避策略是可配置的，以适应不同的业务需求。
     * @param hllName
     * @return
     */
    @Retryable(value = Exception.class, maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 1000))
    public long estimateCardinality(String hllName) {
        RHyperLogLog<String> hyperLogLog = redissonClient.getHyperLogLog(hllName);
        return hyperLogLog.count();
    }

    /**
     * 当需要合并多个 HyperLogLog 数据结构的数据时使用。例如，如果你有多个分布式系统或多个时间段的数据，并希望将它们合并以获得一个总体的基数估计。
     *
     * 与 `addElement` 类似，此操作也是异步执行的，并且在遇到错误时会进行重试。合并操作不需要返回结果，因此方法返回 `null`。
     * @param targetHllName
     * @param sourceHllNames
     */
    public void mergeHyperLogLogs(String targetHllName, String... sourceHllNames) {
        taskExecutor.execute(() -> retryTemplate.execute(context -> {
            RHyperLogLog<String> targetHll = redissonClient.getHyperLogLog(targetHllName);
            targetHll.mergeWith(sourceHllNames);
            return null; // We don't need a result here
        }));
    }

    @Bean
    public TaskExecutor taskExecutor(@Value("${hyperloglog.tool.executor.pool.size:10}") int poolSize) {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(poolSize);
        executor.setMaxPoolSize(poolSize);
        executor.setThreadNamePrefix("HLL-Executor-");
        executor.initialize();
        return executor;
    }

    @Bean
    public RetryTemplate retryTemplate() {
        RetryTemplate retryTemplate = new RetryTemplate();
        // Configure retryTemplate as needed
        return retryTemplate;
    }

    @PreDestroy
    public void shutdown() {
        if (taskExecutor instanceof ThreadPoolTaskExecutor) {
            ((ThreadPoolTaskExecutor) taskExecutor).shutdown();
        }
    }
}

流程图：

流程图中：

• addElement 方法开始执行，它是异步执行的。如果操作失败，它将重试，直到成功或达到重试次数限制。
• estimateCardinality 方法开始执行，它具有重试机制。如果操作失败，它将自动重试，直到成功或达到重试次数限制。
• mergeHyperLogLogs 方法开始执行，它也是异步执行的。如果合并操作失败，它将重试，直到成功或达到重试次数限制。 每个方法在成功或失败后都会结束。在实际的应用程序中，失败可能会触发异常处理逻辑，如日志记录或告警。这个流程图简化了这些细节，以便于理解每个方法的基本流程

时序图：

时序图：

• Client 是调用 HyperLogLogTool 方法的外部实体，比如一个服务或控制器。
• HyperLogLogTool 是我们实现的工具类，它封装了对 RedissonClient 的操作。
• TaskExecutor 是用于异步执行任务的线程池。
• RedissonClient 是与 Redis 服务器通信的客户端。
• Redis 是运行 HyperLogLog 命令的实际数据库。

时序图说明：

• 在 addElement 调用中，任务被提交给 TaskExecutor，然后异步执行将元素添加到 HyperLogLog 数据结构的命令。
• 在 estimateCardinality 调用中，HyperLogLogTool 直接与 RedissonClient 通信以获取基数估计值，并将结果返回给客户端。
• 在 mergeHyperLogLogs 调用中，合并任务被提交给 TaskExecutor，然后异步执行将多个 HyperLogLog 数据结构合并的命令。

在实际的重试逻辑中，如果 RedissonClient 操作失败，HyperLogLogTool 可能会再次尝试操作，但为了保持时序图的清晰性，重试逻辑在这里没有显示。

使用效果：

• 异步性能: 通过使用线程池和异步执行，HyperLogLogTool 不会因为 Redis 操作而阻塞主线程，这对于提高应用程序的响应性和吞吐量至关重要。
• 错误处理和重试: 使用 Spring Retry 和重试模板，提供了一个健壮的错误处理机制，确保了即使在面临网络波动或临时性 Redis 问题时，操作也能够自动重试并成功执行。
• 资源管理: 通过 Spring 的生命周期管理和 @PreDestroy 注解，确保了在应用程序关闭时线程池能够优雅地关闭，避免了资源泄露。
• 可配置性: 方法中的线程池大小和重试策略可以通过外部配置进行调整，使得 HyperLogLogTool 可以根据不同的应用场景灵活配置。

工具类的使用示例

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
/**
 * @Author derek_smart
 * @Date 202/5/11 8:38
 * @Description RHyperLogLog 测试类
 */
@Component
public class AnalyticsService {

    private final HyperLogLogTool hyperLogLogTool;

    @Autowired
    public AnalyticsService(HyperLogLogTool hyperLogLogTool) {
        this.hyperLogLogTool = hyperLogLogTool;
    }

    // 场景 1: 用户访问统计
    public void recordUserVisit(String userId) {
        // 假设我们有一个 HyperLogLog 实例专门用于追踪用户访问
        String hllName = "unique-visitors";
        hyperLogLogTool.addElement(hllName, userId);
    }

    // 场景 2: 广告曝光统计
    public void recordAdImpression(String adId) {
        // 假设我们有一个不同的 HyperLogLog 实例用于追踪广告曝光
        String hllName = "unique-ad-impressions";
        hyperLogLogTool.addElement(hllName, adId);
    }

    // 场景 3: 数据合并
    public void mergeDailyStatistics(String targetHllName, String... dailyHllNames) {
        // 合并多天的统计数据到一个总的 HyperLogLog 实例中
        hyperLogLogTool.mergeHyperLogLogs(targetHllName, dailyHllNames);
    }

    // 获取估计的独立访客数
    public long getEstimatedUniqueVisitors() {
        String hllName = "unique-visitors";
        return hyperLogLogTool.estimateCardinality(hllName);
    }

    // 获取估计的独立广告曝光数
    public long getEstimatedUniqueAdImpressions() {
        String hllName = "unique-ad-impressions";
        return hyperLogLogTool.estimateCardinality(hllName);
    }
}

这个服务提供了方法来记录用户访问和广告曝光，并且能够合并统计数据以及获取估计的唯一数。

- recordUserVisit 方法用于统计独立访客数。每次用户访问网站时，都会调用这个方法。 - recordAdImpression 方法用于统计广告的独立曝光数。每次广告被曝光时，都会调用这个方法。 - mergeDailyStatistics 方法用于合并来自不同日子的统计数据。这可以在周期性的数据汇总过程中使用，例如每月或每年的数据合并。 - getEstimatedUniqueVisitors 和 getEstimatedUniqueAdImpressions 方法用于获取独立访客数和广告曝光数的估计值。

这个 AnalyticsService 示例展示了如何在不同的业务场景中使用 HyperLogLogTool 来统计和合并独立的计数数据。通过这种方式，可以有效地处理大量数据，同时保持较低的内存使用率。

使用总结：

通过这些方法的设计，HyperLogLogTool 成为了一个可靠、高效且易于集成到现有 Spring 应用中的工具，它可以广泛应用于需要基数估计的各种场景，同时保持了代码的简洁性和维护性。