【Redis】数据类型：bitmap

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8.redis位图（bitmap）

一句话：由0和1状态表现的二进制位的bit数组

看需求：

1. 用户是否登陆过Y、N，比如软件的每日签到功能
2. 电影、广告是否被点击播放过
3. 钉钉打卡上下班，签到统计

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现代计算机用二进制（位），作为信息的基础单位，1个字节等于8位。

例如“abc”字符串，是由3个字节组成，但实际在计算机存储时将其用二进制表示， “abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99，对应的二进制分别是01100001、01100010和01100011，如下图

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合理地使用操作位，能够有效地提高内存使用率和开发效率。

Redis提供了Bitmaps这个“数据类型”可以实现对位的操作：

1）Bitmaps本身不是一种数据类型，实际上它就是字符串（key-value），但是它可以对字符串的位进行操作。

2）Bitmaps单独提供了一套命令，所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组，数组的每个单元只能存储0和1，数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。

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说明：用String类型作为底层数据结构，实现的一种统计二值状态的数据类型

位图本质是数组，它是基于String数据类型的按位的操作。该数组由多个二进制位组成，每个二进制位都对应一个偏移量（我们称之为一个索引）。

Bitmap支持的最大位数是2^32位，它可以极大的节约存储空间，使用512M内存就可以存储多达42.9亿的字节信息(2^32=4294967296)

常用命令

（1）setbit

a、格式
setbit <key> <offset> <value>      设置Bitmaps中某个偏移量的值（0或1）
offset:偏移量从0开始

b、实例

每个独立用户是否访问过网站存放在Bitmaps中，将访问的用户记1，没有访问的用户记0，用偏移量作为用户的id。

设置键的第offset个位的值（从0算起），假设现在有20个用户，userid=1，6，11，15，19的用户对网站进行了访问，那么当前Bitmaps初始化结果如图

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unique:users:20201106 代表2020-11-06这天的独立访问用户的Bitmaps

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注：很多应用的用户id以一个指定数字（例如10000）开头， 直接将用户id和Bitmaps的偏移量对应势必会造成一定的浪费，通常的做法是每次做setbit操作时将用户id减去这个指定数字。

在第一次初始化Bitmaps时，假如偏移量非常大，那么整个初始化过程执行会比较慢，可能会造成Redis的阻塞。

Bitmap的偏移量从零开始计算的

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（2）getbit

a、格式
getbit<key><offset>     获取Bitmaps中某个偏移量的值
获取键的第offset位的值（从0开始算）

b、实例

获取id=8的用户是否在2020-11-06这天访问过， 返回0说明没有访问过：

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（3）bitcount

统计字符串被设置为1的bit数。

一般情况下，给定的整个字符串都会被进行计数，通过指定额外的start或end参数，可以让计数只在特定的位上进行。

start和end参数的设置，都可以使用负数值：比如-1表示最后一个位，而-2表示倒数第二个位，start、end是指bit组的字节的下标数，二者皆包含。

a、格式
bitcount <key> [start end]    统计字符串从start字节到end字节比特值为1的数量
b、实例
计算2022-11-06这天的独立访问用户数量

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start和end代表起始和结束字节数，下面操作计算用户id在第1个字节到第3个字节之间的独立访问用户数，对应的用户id是11，15，19。

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c、举例： 
K1 【01000001 01000000  00000000 00100001】，对应【0，1，2，3】
bitcount K1 1 2  ： 统计下标1、2字节组中bit=1的个数，即01000000  00000000

--》bitcount K1 1 2 　　--》1
bitcount K1 1 3  ： 统计下标1、2字节组中bit=1的个数，即01000000  00000000 00100001

--》bitcount K1 1 3　　--》3
bitcount K1 0 -2  ： 统计下标0到下标倒数第2，字节组中bit=1的个数，即01000001  01000000   00000000

--》bitcount K1 0 -2　　--》3
注意：redis的setbit设置或清除的是bit位置，而bitcount计算的是byte位置。

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（4）bitop

a、格式
bitop and(或or/not/xor) <destkey> [key…]
bitop是一个复合操作，它可以做多个Bitmaps的and（交集）、or（并集）、not（非）、xor（异或）操作，并将结果保存在destkey中。

b、实例

2020-11-04 日访问网站的userid=1,2,5,9。

setbit unique:users:20201104 1 1

setbit unique:users:20201104 2 1

setbit unique:users:20201104 5 1

setbit unique:users:20201104 9 1
2020-11-03 日访问网站的userid=0,1,4,9。

setbit unique:users:20201103 0 1

setbit unique:users:20201103 1 1

setbit unique:users:20201103 4 1

setbit unique:users:20201103 9 1
计算出两天都访问过网站的用户数量

bitop and unique:users:and:20201104_03 unique:users:20201103 unique:users:20201104

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案例：连续2天都签到的用户数量

假如某个网站或者系统，它的用户有1000W，我们可以使用redis的HASH结构，和bitmap结构，做个用户id和位置的映射

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（5）strlen key

统计字节数占用多少

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不是字符串长度而是占据几个字节，超过8位后自己按照8位一组一byte再扩容

Bitmaps与set对比

假设网站有1亿用户， 每天独立访问的用户有5千万， 如果每天用集合类型和Bitmaps分别存储活跃用户可以得到表。

set和Bitmaps存储一天活跃用户对比

数据类型	每个用户id占用空间	需要存储的用户量	全部内存量
集合类型	64位	50000000	64位*50000000 = 400MB
Bitmaps	1位	100000000	1位*100000000 = 12.5MB

很明显， 这种情况下使用Bitmaps能节省很多的内存空间， 尤其是随着时间推移节省的内存还是非常可观的。

set和Bitmaps存储独立用户空间对比

数据类型	一天	一个月	一年
集合类型	400MB	12GB	144GB
Bitmaps	12.5MB	375MB	4.5GB

但Bitmaps并不是万金油， 假如该网站每天的独立访问用户很少， 例如只有10万（大量的僵尸用户） ， 那么两者的对比如下表所示， 很显然， 这时候使用Bitmaps就不太合适了， 因为基本上大部分位都是0。

set和Bitmaps存储一天活跃用户对比（独立用户比较少）

数据类型	每个userid占用空间	需要存储的用户量	全部内存量
集合类型	64位	100000	64位*100000 = 800KB
Bitmaps	1位	100000000	1位*100000000 = 12.5MB