Redis Hyperloglog 是一种基于概率的数据结构，它可以在极低的空间复杂度下，对海量数据进行去重计数。它的原理是利用哈希函数将每个元素映射到一个二进制位串，然后统计位串中最长的连续零的个数，从而估算出元素的基数（即不同元素的个数）。由于哈希函数的随机性，不同元素映射到相同位串的概率很低，因此 Hyperloglog 可以在一定误差范围内，准确地估计出基数。
Redis Hyperloglog 的优点是它只需要固定的 12 KB 的内存空间，就可以处理 264 个不同元素。它的缺点是它不能精确地计算出基数，只能给出一个近似值，而且这个近似值有一定的标准误差，大约为 0.81%。另外，它也不能对单个元素进行增删操作，只能对整个 Hyperloglog 进行合并或重置。
Redis Hyperloglog 的应用场景主要是那些需要对大量数据进行去重统计，但又不需要精确结果的场合。例如：
1.网站的 UV（独立访客）统计：通过将每个访客的 IP 地址或 Cookie 值添加到 Hyperloglog 中，就可以估算出每天或每小时有多少不同的访客访问了网站。
2.在线广告的曝光量和点击量统计：通过将每次广告曝光或点击的用户 ID 添加到 Hyperloglog 中，就可以估算出每个广告有多少不同的用户看到或点击了。
3.社交网络的活跃用户数统计：通过将每天登录或发表内容的用户 ID 添加到 Hyperloglog 中，就可以估算出每天有多少不同的用户在社交网络上活跃。
4.搜索引擎的查询词去重统计：通过将每次搜索的查询词添加到 Hyperloglog 中，就可以估算出每天有多少不同的查询词被搜索过。