本文作为学习笔记，文章内容来自“极客时间”专栏《Redis核心技术与实战》，如有侵权，请告知，必即时删除。
1、统计一个网站的用户访问量
一个用户一天内的多次访问只能算作一次。首先考虑使用Set，Set 类型默认支持去重。有一个用户 user1 访问 page1 时，把这个信息加到 Set 中：
SADD page1:uv user1
对于一个搞大促的电商网站而言，这样的页面可能有成千上万个，假设这个页面的访问量达到了千万，使用Redis容量估算工具估算一下，大约需要95G的内存空间。
16.jpg
Redis 提供的 HyperLogLog，是一种用于统计基数的数据集合类型，它的最大优势就在于，当集合元素数量非常多时，它计算基数所需的空间总是固定的，而且还很小。在 Redis 中，每个 HyperLogLog 只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个元素的基数。
可以用 PFADD 命令（用于向 HyperLogLog 中添加新元素）把访问页面的每个用户都添加到 HyperLogLog 中。存储1000个page的访问量，也只需要1000 * 12 KB 约11M的内存就够了。
//添加元素
PFADD page1:uv user1 user2 user3 user4 user5
//返回 HyperLogLog 的统计结果。
PFCOUNT page1:uv
HyperLogLog 的统计规则是基于概率完成的，所以它给出的统计结果是有一定误差的，标准误算率是 0.81%。这也就意味着，你使用 HyperLogLog 统计的 UV 是 100 万，但实际的 UV 可能是 101 万。虽然误差率不算大，但是，如果你需要精确统计结果的话，最好还是继续用 Set 或 Hash 类型。
2、位置信息服务
在日常生活中，我们越来越依赖搜索“附近的餐馆”、在打车软件上叫车，这些都离不开基于位置信息服务（Location-Based Service，LBS）的应用。以叫车服务为例，来分析下 LBS 应用中经纬度的存取特点。
- 每一辆网约车都有一个编号（例如 33），网约车需要将自己的经度信息（例如 116.034579）和纬度信息（例如 39.000452 ）发给叫车应用。
- 用户在叫车的时候，叫车应用会根据用户的经纬度位置（例如经度 116.054579，纬度 39.030452），查找用户的附近车辆，并进行匹配。
- 等把位置相近的用户和车辆匹配上以后，叫车应用就会根据车辆的编号，获取车辆的信息，并返回给用户。
Redis 中的扩展数据类型 GEO 就非常适合应用在叫车应用的场景中。在使用 GEO 类型时，我们经常会用到两个命令，分别是 GEOADD 和 GEORADIUS。
- GEOADD 命令：用于把一组经纬度信息和相对应的一个 ID 记录到 GEO 类型集合中；
- GEORADIUS 命令：会根据输入的经纬度位置，查找以这个经纬度为中心的一定范围内的其他元素。当然，我们可以自己定义这个范围。
假设车辆 ID 是 33，经纬度位置是（116.034579，39.030452），我们可以用一个 GEO 集合保存所有车辆的经纬度，集合 key 是 cars:locations。执行下面的这个命令，就可以把 ID 号为 33 的车辆的当前经纬度位置存入 GEO 集合中：
GEOADD cars:locations 116.034579 39.030452 33
当用户想要寻找自己附近的网约车时，LBS 应用就可以使用 GEORADIUS 命令。例如，LBS 应用执行下面的命令时，Redis 会根据输入的用户的经纬度信息（116.054579，39.030452 ），查找以这个经纬度为中心的 5 公里内的车辆信息，并返回给 LBS 应用。当然， 你可以修改“5”这个参数，来返回更大或更小范围内的车辆信息。
GEORADIUS cars:locations 116.054579 39.030452 5 km ASC COUNT 10
可以使用 ASC 选项，让返回的车辆信息按照距离这个中心位置从近到远的方式来排序，以方便选择最近的车辆；还可以使用 COUNT 选项，指定返回的车辆信息的数量。
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