问题背景：如果你负责开发维护一个大型网站，有一天老板找产品经理要网站每个网页每天的UV数据，然后让你来维护这个统计模块，你应该如何实现？
注明一下几个词的意思
UV（unique visitor）:指通过互联网访问、浏览这个网页的自然人。访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。一天内同一个访客的多次访问仅计算一个UV。
PV（page view）:页面浏览量，用户对同一页面的多次访问，其访问量都累计下来。
直观的一个可行方案，UV可以用一个集合，PV直接为每个页面设置一个计数器，每次访问加一。
这个做法的问题也很直观，当用户量非常大的时候，UV需要的这个集合就会非常非常大，即便可以采用为用户分配uuid之类的方式，但是这还是非常庞大的一个数据量。这个时候就能用上redis的HyperLogLog结构。
HyperLogLog就是redis用来解决这种问题的方案，值得注意的是，HyperLogLog提供的是不精确的统计方案，标准误差为0.81%，但是对于UV来说，这种误差已经可以满足需求了。
文中作者介绍了HyperLogLog的三个指令
pfadd key value1 value2... 向其中添加元素
pfcount key 查询其中的元素数量
pfmerge key1 key2... 将多个HyperLogLog合并为一个，保存至key1中 （2.8.9后可用）
关于指令中的pf（本来我以为会是hll之类的！），pf是这个数据结构的发明者Philippe Flajolet名字的简写，上一张老教授的照片！
注意，HyperLogLog在计数比较小的时候会采用稀疏矩阵的形式，占用空间比较小，在计数变大时，超过一定阈值会转变为稠密矩阵，占据12K的空间。因此，该结构不适用于保存单个用户的相关信息，毕竟如果一个用户12K，在用户量巨大的时候占据的空间就太大了。
HyperLogLog的内部实现原理。。。好后悔我没好好学概率论，我浏览一遍之后，大概意思说的就是这种结构应该说的是基于统计数据的结果。。。再多的我就看不懂了，文中作者提到想要详细了解的可以阅读Count-Distinct Problem，我找了以下，同名的不少，不知道具体指的是哪一篇，也没有在附录中找到相关链接，比较遗憾（找到了我也看懂。。）