苗老八
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【redis】bitmap、hyperloglog、GEO案例

【redis】bitmap、hyperloglog、GEO案例

文章目录

  • 【redis】bitmap、hyperloglog、GEO案例
  • 前言
  • 一、面试题
  • 二、统计的类型
    • 聚合统计
    • 排序统计
      • 问题：
      • 思路
    • 二值统计 0和1
    • 基数统计
  • 三、hyperloglog
    • 1、名词理解
      • UV 独立访客
      • PV 页面浏览量
      • DAU 日活跃用户
      • MAU 月活跃度
    • 2、看需求
    • 3、是什么（复习）
    • 4、hyperloglog如何做的？如何演化而来
      • 去重统计中可以用到bitmap 但是同样有问题
      • 办法：概率算法
      • `原理说明`
    • 5、淘宝首页亿级UV的redis统计方案
      • a、需求
      • b、方案讨论
        • 用redis的hash结构存储 说明
        • hyperloglog
      • c、HyperLoglogService
      • d、HyperLoglogController
  • 四、GEO
    • 1、面试题
    • 2、经纬度
    • 3、获取某个位置的经纬度
    • 4、复习GEO命令
      • 添加 经纬度坐标 + 名字
      • 根据名字 查询 经纬度
      • 返回经纬度的geohash表示 获取base32编码值
      • 两个位置之间的距离
      • GEORADIUS 输入坐标
      • GEORADIUSBYMEMBER 输入名字
    • 5、美团地图位置附近的酒店推送
      • 需求分析
      • 架构设计
      • 编码实现
        • controller
        • service
  • 五、bitmap
    • 1、面试
    • 2、是什么
    • 3、能干嘛
    • 4、京东签到领京豆
    • 5、复习命令
    • 6、案例实战见下一章，bitmap签到 + 布隆过滤器，案例升级

前言

【redis】bitmap、hyperloglog、GEO案例_第1张图片

一、面试题

面试题1
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面试题2
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需求痛点
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二、统计的类型

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聚合统计

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命令：
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排序统计

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问题：

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思路

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二值统计 0和1

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基数统计

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三、hyperloglog

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1、名词理解

UV 独立访客

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PV 页面浏览量

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DAU 日活跃用户

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MAU 月活跃度

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2、看需求

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3、是什么（复习）

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基本操作命令
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4、hyperloglog如何做的？如何演化而来

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去重统计中可以用到bitmap 但是同样有问题

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办法：概率算法

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原理说明

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误差为0.81%的说明：来自于redis官网
在这里插入图片描述

5、淘宝首页亿级UV的redis统计方案

a、需求

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b、方案讨论

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用redis的hash结构存储 说明

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hyperloglog

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c、HyperLoglogService

插入hyperloglog的service
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获取存入的key的点击量值
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d、HyperLoglogController

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四、GEO

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1、面试题

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2、经纬度

不具体解释

3、获取某个位置的经纬度

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4、复习GEO命令

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添加 经纬度坐标 + 名字

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根据名字 查询 经纬度

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返回经纬度的geohash表示 获取base32编码值

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两个位置之间的距离

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GEORADIUS 输入坐标

在这里插入图片描述
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GEORADIUSBYMEMBER 输入名字

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5、美团地图位置附近的酒店推送

需求分析

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架构设计

在这里插入图片描述

编码实现

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controller

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service

添加
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获取经纬度
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获取base32编码值
【redis】bitmap、hyperloglog、GEO案例_第45张图片

获取给定两个点的距离
【redis】bitmap、hyperloglog、GEO案例_第46张图片

通过经纬度查找附近 GEORADIUS
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通过名字查找附近 GEORADIUSBYMEMBER
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五、bitmap

1、面试

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2、是什么

在这里插入图片描述

3、能干嘛

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4、京东签到领京豆

mysql方式—
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redis方式----
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5、复习命令

【redis】bitmap、hyperloglog、GEO案例_第53张图片
【redis】bitmap、hyperloglog、GEO案例_第54张图片

6、案例实战见下一章，bitmap签到 + 布隆过滤器，案例升级

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