redis 提供了 HyperLogLog 数据结构就是用来解决这种统计问题的。
HyperLogLog 提供不精确的去重计数方案，虽然不精确但是也不是非常不精确。
HyperLogLog 提供了两个指令 pfadd 和 pfcount，根据字面意义很好理解，一个是增加计数，一个是获取计数。
pfadd 用法和 set 集合的 sadd 是一样的，来一个用户 ID，就将用户 ID 塞进去就是。
pfcount 和 scard 用法是一样的，直接获取计数值。
pfadd 看截图中的命令使用方法：
pfcount 返回这里面共计有多少个数
pfmerge
HyperLogLog 是提供不重复的技术决绝方案的，
user1 和user2 已经 存在，就放弃插入，则把user3 插入进去
pfmerge 适合什么场合用？
HyperLogLog 除了上面的 pfadd 和 pfcount 之外，还提供了第三个指令 pfmerge，用于将多个 pf 计数值累加在一起形成一个新的 pf 值。
比如在网站中我们有两个内容差不多的页面，运营说需要这两个页面的数据进行合并。其中页面的 UV 访问量也需要合并，那这个时候 pfmerge 就可以派上用场了。