基于 set 的方法简单有效，计数精确，适用面广，易于理解，它的缺点是消耗资源比较大（当然比起关系数据库是少很多的），如果元素个数很大（比如上亿的计数），消耗内存很恐怖。
2.基于 bit
Redis 的 bit 可以用于实现比 set 内存高度压缩的计数，它通过一个 bit 1 或 0 来存储某个元素是否存在信息。例如网站唯一访客计数，可以把 user_id 作为 bit 的偏移量 offset，设置为 1 表示有访问，使用 1 MB的空间就可以存放 800 多万用户的一天访问计数情况。涉及的命令如下：
基于 bit 的方法比起 set 空间消耗小得多，但是它要求元素能否简单映射为位偏移，适用面窄了不少，另外它消耗的空间取决于最大偏移量，和计数值无关，如果最大偏移量很大，消耗内存也相当可观。
3.基于 HyperLogLog
实现超大数据量精确的唯一计数都是比较困难的，但是如果只是近似的话，计算科学里有很多高效的算法，其中 HyperLogLog Counting 就是其中非常著名的算法，它可以仅仅使用 12 k左右的内存，实现上亿的唯一计数，而且误差控制在百分之一左右。涉及的命令如下：
这种计数方法真的很神奇，我也没有彻底弄明白，有兴趣可以深入研究相关文章。
redis 提供的这三种唯一计数方式各有优劣，可以充分满足不同情况下的计数要求。
