使用Sorted Set可以实现统计一段时间内的在线用户数：用户上线时使用zadd online_users $timestamp $user_id把用户添加到Sorted Set中，使用zcount online_users $start_timestamp $end_timestamp就可以得出指定时间段内的在线用户数。 如果key是以天划分的，还可以执行zinterstore online_users_tmp 2 online_users_{date1} online_users_{date2} aggregate max，把结果存储到online_users_tmp中，然后通过zrange online_users_tmp 0 -1 withscores就可以得到这2天都在线过的用户，并且score就是这些用户最近一次的上线时间。 还有一个有意思的方式，使用Set记录数据，再使用zunionstore命令求并集。例如sadd user1 apple orange banana、sadd user2 apple banana peach记录2个用户喜欢的水果，使用zunionstore fruits_union 2 user1 user2把结果存储到fruits_union这个key中，zrange fruits_union 0 -1 withscores可以得出每种水果被喜欢的次数。 使用HyperLogLog计算UV时，补充一点，还可以使用pfcount page1:uv page2:uv page3:uv或pfmerge page_union:uv page1:uv page2:uv page3:uv得出3个页面的UV总和。 另外，需要指出老师文章描述不严谨的地方：“Set数据类型，使用SUNIONSTORE、SDIFFSTORE、SINTERSTORE做并集、差集、交集时，选择一个从库进行聚合计算”。这3个命令都会在Redis中生成一个新key，而从库默认是readonly不可写的，所以这些命令只能在主库使用。想在从库上操作，可以使用SUNION、SDIFF、SINTER，这些命令可以计算出结果，但不会生成新key。 最后需要提醒一下： 1、如果是在集群模式使用多个key聚合计算的命令，一定要注意，因为这些key可能分布在不同的实例上，多个实例之间是无法做聚合运算的，这样操作可能会直接报错或者得到的结果是错误的！ 2、当数据量非常大时，使用这些统计命令，因为复杂度较高，可能会有阻塞Redis的风险，建议把这些统计数据与在线业务数据拆分开，实例单独部署，防止在做统计操作时影响到在线业务。