Redis用HyperLogLog统计UV的核心是：按时间或页面维度建key、用pfadd记录用户标识、用pfcount读取估算值；它仅占12KB内存，误差率约0.81%，适合亿级场景。
Redis 用 HyperLogLog 统计网页 UV，核心就三点：按时间或页面维度建 key、用 pfadd 记录用户标识、用 pfcount 读取估算值。它不存原始数据，只占固定 12KB 内存，误差率约 0.81%，适合日活百万甚至亿级的场景。
按业务粒度设计 Key
UV 统计必须和业务时间、页面强绑定，否则无法区分“今天首页”和“昨天详情页”。常见做法是把日期、页面路径、设备类型等拼成唯一 key：
- 单日单页 UV：
uv:page:home:20260806 - 单日全站 UV：
uv:site:20260806 - 带渠道区分：
uv:page:product:ios:20260806
Key 命名要统一、可读、便于清理（比如用 TTL 设置过期，或定时删除旧 key）。
添加用户标识用 pfadd
每次用户访问页面时，拿到其唯一标识（如用户 ID、设备 ID 或脱敏后的 Cookie），执行：
pfadd uv:page:home:20260806 user_12345
注意：
- 同一个用户当天多次访问，只会算作 1 次，pfadd 自动去重
- 支持一次添加多个标识：
pfadd uv:page:home:20260806 u1 u2 u3 - 返回值为 1 表示至少有一个新元素被加入，0 表示本次所有元素都已存在
获取 UV 数值用 pfcount
想查当天首页独立访客数，直接执行：
pfcount uv:page:home:20260806
返回的是估算值，例如返回 (integer) 872419，实际真实值在 ±0.81% 范围内（即约 865,000–880,000 之间）。如果要查多天合并 UV（比如近 7 天去重总人数），可先用 pfmerge 合并多个 key，再 pfcount：
pfmerge uv:week:20260806 uv:page:home:20260801 uv:page:home:20260802 ...pfcount uv:week:20260806
配套操作与注意事项
HyperLogLog 不是万能的，用对才能发挥价值：
- 不能反查用户列表：它只存统计摘要，无法取出具体有哪些 user_id
- 不支持精确去重验证：若业务要求绝对准确（如财务结算），需另走离线计算流程
-
建议搭配 TTL 使用：比如设置
EXPIRE uv:page:home:20260806 86400，避免无效 key 占内存 - Java/SpringBoot 中推荐用 RedisTemplate.opsForHyperLogLog()，封装 add() 和 size() 方法，比原生命令更易维护
