在Redis中，HyperLogLog是一种基数估计算法，用于估计一个集合中不重复元素的数量，但不需要存储所有元素本身。它通过使用固定大小的数据结构来实现高效地计算基数的近似值。

HyperLogLog基于概率统计算法，它使用一个位数组来记录元素的哈希值，通过对哈希值进行位操作来估计不重复元素的数量。具体来说，HyperLogLog使用一组稀疏的位数组来表示集合中出现的元素，并根据其中最大的前导零位的数量来估计基数。

当向HyperLogLog中添加元素时，首先对元素进行哈希处理，然后根据哈希值找到相应的位，并将位数组中对应位置的位设置为当前哈希值中最大的前导零位的位置。通过这种方式，HyperLogLog可以在占用较小内存空间的情况下，高效地估计集合中不重复元素的数量。

总的来说，HyperLogLog通过使用位数组和哈希函数来估计集合中不重复元素的数量，同时占用较小的内存空间。但需要注意的是，由于HyperLogLog是一种概率算法，所以其估计值可能会存在一定的误差。