0L售價不到9萬元，而且作為一台豐田的硬派越野車，其可靠性之高是毋庸置疑的。只是作為一款十多年的老車，它將會面臨嚴峻的年檢考驗，甚至被納入黃標範圍無法上路。不過如果你已經有一台代步車，那麼買一台這樣的經典硬派越野車，只用作純粹的越野撒歡之用，其實也是挺不錯的。

10萬元以內，買什麼車好？很多年輕消費者都會在10萬元上下的價格區間選擇自己的第一台車，而很多時候他們都會把選擇範圍局限本田飛度、大眾polo、寶駿510這樣的熱門車型，但是如果我們將目光投向二手市場，也許我們會有驚喜發現哦！

MINI One 1.6L

MINI可以說是目前國內形象最個性最時尚的品牌之一，在目前的二手市場上，行駛里程在10萬公里左右的2011款MINI One售價約在9到10萬元，小巧個性的造型和動力表現還不錯的1.6L自然吸氣發動機很適合在城市作日常通勤用車。不過需要注意的是，雖然油液、濾芯等消耗品的常規保養項目成本不高，但MINI的零部件價格較高，一旦需要更換零件，還是需要花不少錢的。

薩博 9-5

一個當年以其飛機生產商出身而自豪的瑞典品牌，薩博9-5毫無疑問是一款極其獨特的中大型轎車。由於車型極其冷門，目前二手市場上哪怕是搭載高功率版本2.3T發動機的薩博9-5 Aero，售價也不過10萬元；不過車源稀少且市面上配件難找，後期維護保養比較麻煩。

克萊斯勒300C

如果說國內還有哪些車擁有典型的美式風格，那麼克萊斯勒300C毫無疑問是其中之一；平直的線條，巨大的鍍鉻中網，大尺寸輪圈和3.6L自然吸氣V6發動機，克萊斯勒如此“肌肉化”的外觀設計肯定會引來不少路人的目光。目前二手市場上的舊款克萊斯勒300C大多是較早的2004款車型，行駛里程都在10萬公里以上，售價在8到9萬元左右。對於這款典型的美式轎車，選擇它就意味着需要做好面對驚人油耗的準備。

豐田普拉多

除了每天的城市穿梭，當然也會有一部分人想要在閑暇時開着車到野外撒歡，那麼一台強大的越野車就是必不可少的穿越工具。豐田蘭德酷路澤系列的普拉多車型就是個不錯的選擇。目前二手市場上一台2001款的豐田普拉多4.0L售價不到9萬元，而且作為一台豐田的硬派越野車，其可靠性之高是毋庸置疑的；只是作為一款十多年的老車，它將會面臨嚴峻的年檢考驗，甚至被納入黃標範圍無法上路；不過如果你已經有一台代步車，那麼買一台這樣的經典硬派越野車，只用作純粹的越野撒歡之用，其實也是挺不錯的。

日產奇駿

當然，如果你需要一台平時也能用來代步的越野車，那麼2010款的日產奇駿就能幫到你了。目前市面上行駛里程在10萬公里左右的2010款日產奇駿，售價普遍在9萬元上下。

斯巴魯森林人

而除了日產奇駿之外，10萬元預算甚至能在二手市場找到一台2008款的斯巴魯森林人2.0XS！水平對置發動機搭配強大的全時四驅系統，斯巴魯森林人就是一款通過性出色，而且形象更加高檔的優秀SUV車型。

豐田凱美瑞

那麼如果你性格成熟穩重，而且想要更多的估計家庭需要，甚至想要有一些商務范，豐田凱美瑞就是個很不錯的選擇。10萬元預算，能夠在二手市場上找到車況不錯的舊款凱美瑞，2011款到2013款都有非常豐富的車源，能夠慢慢從中挑選車況優秀、價格合理的車源。

本田奧德賽

MpV是非常出色的家用車型，目前，只需10萬，就能買到一台行駛里程在10萬公里以內的舊款奧德賽。本田奧德賽是一款非常成功的家用MpV車型，由於舊款造型比較接近旅行車，奧德賽的外觀看上去不會顯得太過商務化，自己平日里開着上班也不會有濃重的“司機范”。

斯巴魯翼豹

說到激情，說到玩樂，有興趣的朋友可以在市場上尋找一下斯巴魯翼豹的身影，目前市面上價格在10萬元以內的斯巴魯翼豹大多是搭載EJ20自然吸氣發動機和手自一體變速箱的版本，因此購買后還需多花點心思在後期改裝部分，才會體現出斯巴魯翼豹的“好玩”之處。

寶馬1系

156馬力的2.0L發動機，前置后驅布局，再搭配出色的6擋手動變速箱，舊款寶馬1系的駕駛樂趣是相當高的。目前二手車市場價格只需要8到9萬元，性價比可謂相當高。

買車不一定都要買新車，尤其是對於年輕一代消費者來說，二手車甚至能以低廉的價格找到更加有趣的車型，上面提及的這些車不過是二手市場中好車群里的冰山一角。不過畢竟二手車的車況參差不齊，有意選擇二手車的朋友也要注意先了解清楚試車、驗車的竅門哦！本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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6L的動力版本，會讓你在日常代步之餘，也能享受到小鋼炮的魅力。至於1。5T的，朋友，秋名山見。福克斯的短板在於儲物空間較為一般，後排在兩廂車這個級別裏面算是表現一般，中下的水平。致悅，沒錯，不是致炫，是來自菲亞特选手的致悅，至於為啥會推薦它，不是它表現的多突出，主要是價格便宜，優惠還大，這是許多人買車考慮的問題之一。

緊湊型車三廂的感覺操控不過來？

有便宜的兩廂車推薦嗎？

想買兩廂車怎麼辦？

有哪些兩廂車選擇？

首先是來自馬自達选手帶來的昂科賽拉，對於這款車大家都不陌生，操控就不說了，兩廂車操控還不好也不好意思推薦了，昂科賽拉的底盤懸挂是想要表揚的，一個字，穩，即使是高速過彎，你也不會覺得虛。

在眾多車企紛紛投入渦輪增壓發動機的大軍中去是，馬自達堅持做自吸發動機，這簡直是個異類，但是馬自達憑藉創馳藍天技術使得昂科賽拉在動力方面不遜色於搭載渦輪發動機的車型，而且還省油，這也是馬自達敢拿自吸發動機打着運動旗號的原因了。

後排較小，是昂科賽拉的短板，這也是許多馬自達車型的短板了，買馬自達的朋友們要注意哦~

另外是昂科賽拉在胎躁控制方面的還是不夠，這是許多車主反應的問題了。

福特选手帶來的則是福克斯，福克斯是大家心目中的理想車型之一了，美系車的隔音好，配置豐富的特點都具備，還有眾多的動力選擇。

1.0T的動力總成，對於日常上下班代步通勤的朋友們，會說，夠用！1.6L的動力版本，會讓你在日常代步之餘，也能享受到小鋼炮的魅力！至於1.5T的，朋友，秋名山見！

福克斯的短板在於儲物空間較為一般，後排在兩廂車這個級別裏面算是表現一般，中下的水平。

致悅，沒錯，不是致炫，是來自菲亞特选手的致悅，至於為啥會推薦它，不是它表現的多突出，主要是價格便宜，優惠還大，這是許多人買車考慮的問題之一。

除了價格之外，致悅的空間表現以及動力表現也是挺不錯的，全系搭載1.4T渦輪增壓發動機，動力能說不夠嗎？用車主的話說，就是一給油就跑！

從車身尺寸以及乘坐空間測試來看，致悅的表現在同級別不能說最好，但是中上水平還是可以有的。而讓人不滿意的是所搭配的DCT雙離合變速器在低擋換擋的時候頓挫感比較明顯。

以上三款車都是所推薦的兩廂車，綜合實力來說都是比較強的，各位看官可以根據自己的需求來挑選喲！本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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前提

未來一段時間開發的項目或者需求會大量使用到Redis，趁着這段時間業務並不太繁忙，抽點時間預習和複習Redis的相關內容。剛好看到博客下面的UV和PV統計，想到了最近看書裏面提到的HyperLogLog數據類型，於是花點時間分析一下它的使用方式和使用場景（暫時不探究HyperLogLog的實現原理）。Redis中HyperLogLog數據類型是Redid 2.8.9引入的，使用的時候確保Redis版本>= 2.8.9。

HyperLogLog簡介

基數計數(cardinality counting)，通常用來統計一個集合中不重複的元素個數。一個很常見的例子就是統計某個文章的UV（Unique Visitor，獨立訪客，一般可以理解為客戶端IP）。大數據量背景下，要實現基數計數，多數情況下不會選擇存儲全量的基數集合的元素，因為可以計算出存儲的內存成本，假設一個每個被統計的元素的平均大小為32bit，那麼如果統計一億個數據，佔用的內存大小為：

• 32 * 100000000 / 8 / 1024 / 1024 ≈ 381M。

如果有多個集合，並且允許計算多個集合的合併計數結果，那麼這個操作帶來的複雜度可能是毀滅性的。因此，不會使用Bitmap、Tree或者HashSet等數據結構直接存儲計數元素集合的方式進行計數，而是在不追求絕對準確計數結果的前提之下，使用基數計數的概率算法進行計數，目前常見的有概率算法以下三種：

• Linear Counting(LC)。
• LogLog Counting(LLC)。
• HyperLogLog Counting(HLL)。

所以，HyperLogLog其實是一種基數計數概率算法，並不是Redis特有的，Redis基於C語言實現了HyperLogLog並且提供了相關命令API入口。

Redis的作者Antirez為了紀念Philippe Flajolet對組合數學和基數計算算法分析的研究，所以在設計HyperLogLog命令的時候使用了Philippe Flajolet姓名的英文首字母PF作為前綴。也就是說，Philippe Flajolet博士是HLL算法的重大貢獻者，但是他其實並不是Redis中HyperLogLog數據類型的開發者。遺憾的是Philippe Flajolet博士於2011年3月22日因病在巴黎辭世。這個是Philippe Flajolet博士的維基百科照片：

Redis提供的HyperLogLog數據類型的特徵：

• 基本特徵：使用HyperLogLog Counting(HLL)實現，只做基數計算，不會保存元數據。
• 內存佔用：HyperLogLog每個KEY最多佔用12K的內存空間，可以計算接近2^64個不同元素的基數，它的存儲空間採用稀疏矩陣存儲，空間佔用很小，僅僅在計數基數個數慢慢變大，稀疏矩陣佔用空間漸漸超過了閾值時才會一次性轉變成稠密矩陣，轉變成稠密矩陣之後才會佔用12K的內存空間。
• 計數誤差範圍：基數計數的結果是一個標準誤差（Standard Error）為0.81%的近似值，當數據量不大的時候，得到的結果也可能是一個準確值。

內存佔用小（每個KEY最高佔用12K）是HyperLogLog的最大優勢，而它存在兩個相對明顯的限制：

• 計算結果並不是準確值，存在標準誤差，這是由於它本質上是用概率算法導致的。
• 不保存基數的元數據，這一點對需要使用元數據進行數據分析的場景並不友好。

HyperLogLog命令使用

Redis提供的HyperLogLog數據類型一共有三個命令API：PFADD、PFCOUNT和PFMERGE。

PFADD

PFADD命令參數如下：

PFADD key element [element …]

支持此命令的Redis版本是：>= 2.8.9
時間複雜度：每添加一個元素的複雜度為O(1)

• 功能：將所有元素參數element添加到鍵為key的HyperLogLog數據結構中。

PFADD命令的執行流程如下：

PFADD命令的使用方式如下：

127.0.0.1:6379> PFADD food apple fish
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFADD food apple
(integer) 0
127.0.0.1:6379> PFADD throwable
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SET name doge
OK
127.0.0.1:6379> PFADD name throwable
(error) WRONGTYPE Key is not a valid HyperLogLog string value.

雖然HyperLogLog數據結構本質是一個字符串，但是不能在String類型的KEY使用HyperLogLog的相關命令。

PFCOUNT

PFCOUNT命令參數如下：

PFCOUNT key [key …]

支持此命令的Redis版本是：>= 2.8.9
時間複雜度：返回單個HyperLogLog的基數計數值的複雜度為O(1)，平均常數時間比較低。當參數為多個key的時候，複雜度為O(N)，N為key的個數。

• 當PFCOUNT命令使用單個key的時候，返回儲存在給定鍵的HyperLogLog數據結構的近似基數，如果鍵不存在， 則返回0。
• 當PFCOUNT命令使用多個key的時候，返回儲存在給定的所有HyperLogLog數據結構的並集的近似基數，也就是會把所有的HyperLogLog數據結構合併到一個臨時的HyperLogLog數據結構，然後計算出近似基數。

PFCOUNT命令的使用方式如下：

127.0.0.1:6379> PFADD POST:1 ip-1 ip-2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFADD POST:2 ip-2 ip-3 ip-4
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT POST:1
(integer) 2
127.0.0.1:6379> PFCOUNT POST:1 POST:2
(integer) 4
127.0.0.1:6379> PFCOUNT NOT_EXIST_KEY
(integer) 0

PFMERGE

PFMERGE命令參數如下：

PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]

支持此命令的Redis版本是：>= 2.8.9
時間複雜度：O(N)，其中N為被合併的HyperLogLog數據結構的數量，此命令的常數時間比較高

• 功能：把多個HyperLogLog數據結構合併為一個新的鍵為destkey的HyperLogLog數據結構，合併后的HyperLogLog的基數接近於所有輸入HyperLogLog的可見集合（Observed Set）的並集的基數。
• 命令返回值：只會返回字符串OK。

PFMERGE命令的使用方式如下

127.0.0.1:6379> PFADD POST:1 ip-1 ip-2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFADD POST:2 ip-2 ip-3 ip-4
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFMERGE POST:1-2 POST:1 POST:2
OK
127.0.0.1:6379> PFCOUNT POST:1-2
(integer) 4

使用HyperLogLog統計UV的案例

假設現在有個簡單的場景，就是統計博客文章的UV，要求UV的計數不需要準確，也不需要保存客戶端的IP數據。下面就這個場景，使用HyperLogLog做一個簡單的方案和編碼實施。

這個流程可能步驟的先後順序可能會有所調整，但是要做的操作是基本不變的。先簡單假設，文章的內容和統計數據都是後台服務返回的，兩個接口是分開設計。引入Redis的高級客戶端Lettuce依賴：

<dependency>
    <groupId>io.lettuce</groupId>
    <artifactId>lettuce-core</artifactId>
    <version>5.2.1.RELEASE</version>
</dependency>

編碼如下：

public class UvTest {

    private static RedisCommands<String, String> COMMANDS;

    @BeforeClass
    public static void beforeClass() throws Exception {
        // 初始化Redis客戶端
        RedisURI uri = RedisURI.builder().withHost("localhost").withPort(6379).build();
        RedisClient redisClient = RedisClient.create(uri);
        StatefulRedisConnection<String, String> connect = redisClient.connect();
        COMMANDS = connect.sync();
    }

    @Data
    public static class PostDetail {

        private Long id;
        private String content;
    }

    private PostDetail selectPostDetail(Long id) {
        PostDetail detail = new PostDetail();
        detail.setContent("content");
        detail.setId(id);
        return detail;
    }

    private PostDetail getPostDetail(String clientIp, Long postId) {
        PostDetail detail = selectPostDetail(postId);
        String key = "puv:" + postId;
        COMMANDS.pfadd(key, clientIp);
        return detail;
    }

    private Long getPostUv(Long postId) {
        String key = "puv:" + postId;
        return COMMANDS.pfcount(key);
    }

    @Test
    public void testViewPost() throws Exception {
        Long postId = 1L;
        getPostDetail("111.111.111.111", postId);
        getPostDetail("111.111.111.222", postId);
        getPostDetail("111.111.111.333", postId);
        getPostDetail("111.111.111.444", postId);
        System.out.println(String.format("The uv count of post [%d] is %d", postId, getPostUv(postId)));
    }
}

輸出結果：

The uv count of post [1] is 4

可以適當使用更多數量的不同客戶端IP調用getPostDetail()，然後統計一下誤差。

題外話-如何準確地統計UV

如果想要準確統計UV，則需要注意幾個點：

• 內存或者磁盤容量需要準備充足，因為就目前的基數計數算法來看，沒有任何算法可以在不保存元數據的前提下進行準確計數。
• 如果需要做用戶行為分析，那麼元數據最終需要持久化，這一點應該依託於大數據體系，在這一方面筆者沒有經驗，所以暫時不多說。

假設在不考慮內存成本的前提下，我們依然可以使用Redis做準確和實時的UV統計，簡單就可以使用Set數據類型，增加UV只需要使用SADD命令，統計UV只需要使用SCARD命令（時間複雜度為O(1)，可以放心使用）。舉例：

127.0.0.1:6379> SADD puv:1 ip-1 ip-2
(integer) 2
127.0.0.1:6379> SADD puv:1 ip-3 ip-4
(integer) 2
127.0.0.1:6379> SCARD puv:1
(integer) 4

如果這些統計數據僅僅是用戶端展示，那麼可以採用異步設計：

在體量小的時候，上面的所有應用的功能可以在同一個服務中完成，消息隊列可以用線程池的異步方案替代。

小結

這篇文章只是簡單介紹了HyperLogLog的使用和統計UV的使用場景。總的來說就是：在（1）原始數據量巨大，（2）內存佔用要求盡可能小，（3）允許計數存在一定誤差並且（4）不要求存放元數據的場景下，可以優先考慮使用HyperLogLog進行計數。

參考資料：

• antirez-Redis new data structure: the HyperLogLog
• Redis Commands
• 維基百科

（本文完 c-3-d e-a-20191117）

技術公眾號（《Throwable文摘》），不定期推送筆者原創技術文章（絕不抄襲或者轉載）：

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