redis使用setbit统计用户连续登录天数

位图，bitmap，根据二进制不同位置的值即可表示其代表的值。这就让我想起了上过的数字图像处理了。 

setbit（key,offset,value)  
offset是从左往右算的位数,从零开始，即高位往低位的值，例如100011，offset为0的时候值为1,4和5的值都为1。 

本身redis存储字符串,以二进制格式存储。

返回值是0和1，表示的是，设置前该offset位置下bit的值。

bitmap本身offset的限制就是0到2^32，内存限制为521MB，分配所需时间才几百ms，刚刚好是2^32个bit，也就是4294967296，也就是说，offset最大能去到4294967296-1去。有四十二亿。

如果网站有1亿用户。每个用户都有自己的用户ID。一个用户做操作，我们有个40多亿长度全为0的位图。我们只需要在这个根据ID做位置定位将其改为1，就算记录了该用户的操作了。

而要统计一天有多少用户做操作（为什么说操作不说登录了，因为不仅仅限于登录，浏览某某东西，写日记等等都可以用这种方法），除去重复，总数就是这个位图里面值为1的个数。

实现代码:

1. Jedis j = new Jedis("localhost");
2. //auth password
3. j.auth("myredis");
4.  
5. //2016-12-3 login operation user
6. j.setbit("login:2016-12-3".getBytes(), 1, true);
7. j.setbit("login:2016-12-3".getBytes(), 124431, true);
8. j.setbit("login:2016-12-3".getBytes(),1231, true);
9. j.setbit("login:2016-12-3".getBytes(), 323121, true);
10. BitSet b = BitSet.valueOf(j.get("login:2016-12-3".getBytes()));
11.  
12. //the number of bit value 1
13. int lognum3 = b.cardinality();
14. System.out.println("2016-12-3 login user number: "+lognum3);
15.  
16.  
17. //2016-12-3 login operation user
18. j.setbit("login:2016-12-4".getBytes(), 1, true);
19. j.setbit("login:2016-12-4".getBytes(), 1231231, true);
20. j.setbit("login:2016-12-4".getBytes(), 334441, true);
21. BitSet b2 = BitSet.valueOf(j.get("login:2016-12-4".getBytes()));
22.  
23. int lognum4 = b2.cardinality();
24. System.out.println("2016-12-4 login user number: "+b2.cardinality());
25.  
26. b.or(b2);
27. //or操作之后 同样userid的记录会重合不做记录，所以具体的数据统计看自己的需求而定
28. int lognumexceptsameuser = b.cardinality();
29. int logtotalnum = lognum3+lognum4;
30. System.out.println("2016-12-3 to 2016-12-4 login user number except same userid: "+lognumexceptsameuser);
31. System.out.println("2016-12-3 to 2016-12-4 login user number: "+logtotalnum);

输出：

1. 2016-12-3 login user number: 4
2. 2016-12-4 login user number: 3
3. 2016-12-3 to 2016-12-4 login user number except same userid: 6
4. 2016-12-3 to 2016-12-4 login user number: 7

如果用户数登录求和时，不同日期的用户ID登录需要计算，那么就不要做或操作，将每天的登录数求和即可。如果求的是一个月内，用户登录总数，用户登录多次只算一次的话，只需要将这段时间内的bit进行或操作即可。

确实快，不需要你记录到数据库。只需要一个bit就能记录该用户登录。利用了redis本身用内存存储的优势。这种需求下的解决方案确实是快，方便。

当然这种只针对这种特殊的需求，你非要每天用户重复登录的次数也算进去，当然就不能用这种方法。所以，针对不同的需求，找出最优方案才是最好的。

利用Redis实现亿级别用户登录统计（活跃度以及登录次数统计）_rdhj5566的专栏-CSDN博客_redis统计登录次数

用: 位图法 bit-map

Log0721:  ‘011001...............0’

 

......

log0726 :   ‘011001...............0’

Log0727 :  ‘0110000.............1’

 

 

1: 记录用户登陆:

每天按日期生成一个位图, 用户登陆后,把user_id位上的bit值置为1

 

2: 把1周的位图  and 计算,

位上为1的,即是连续登陆的用户

 

 

Redis 127.0.0.1:6379> setbit mon 100000000 0

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> setbit mon 3 1

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> setbit mon 5 1

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> setbit mon 7 1

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> setbit thur 100000000 0

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> setbit thur 3 1

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> setbit thur 5 1

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> setbit thur 8 1

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> setbit wen 100000000 0

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> setbit wen 3 1

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> setbit wen 4 1

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> setbit wen 6 1

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> bitop and  res mon feb wen

(integer) 12500001

 

 

如上例,优点:

1: 节约空间, 1亿人每天的登陆情况,用1亿bit,约1200WByte,约10M 的字符就能表示

2: 计算方便