【Redis】Redis中BitMap(位图)

BitMap介绍

　　BitMap就是位图，其实也就是字节数组（byte array），用二进制表示，只有 0 和 1 两个数字，位图就是用每一个二进制位来存放或者标记某个元素对应的值。通常是用来判断某个数据存不存在的，因为是用bit为单位来存储所以Bitmap本身会极大的节省储存空间。

　　如下图字符串在计算机里是由二进制的形式保存的。

 　　

我们可以在Redis中设置(SET)一个字符串，可以获取(GET)，当然除了获取一个完整的字符串，在Redis中也可以对字符串二进制位进行操作。

Redis Getbit 命令用于对 key 所储存的字符串值，获取指定偏移量上的位(bit)。

返回值

　　字符串值指定偏移量上的位(bit)。

　　当偏移量 OFFSET 比字符串值的长度大，或者 key 不存在时，返回 0 。

　　下面一个案例

127.0.0.1:6379> set key1 big
OK
127.0.0.1:6379> getbit key1 0    #获取第一个字母的第一个偏移量
(integer) 0
127.0.0.1:6379> getbit key1 1    #获取第一个字母的第二个偏移量
(integer) 1

BitMap相关操作命令

　　1. getbit key offset ： 对key所存储的字符串值，获取指定偏移量上的位（bit）。

　　  2. setbit key offset value：对key所存储的字符串值，设置或清除指定偏移量上的位（bit）：

　　　　　　　　　　　　　　   1)  返回值为该位在setbit之前的值
　　　　　　　　　　　　　　　2)  value只能取0或1
　　　　　　　　　　　　　　　3)  offset从0开始，即使原位图只能10位，offset可以取1000

　　　　

 案例操作

127.0.0.1:6379> setbit key1 7 1  #将key1第一个字母的最后一个位设置为1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get key1
"cig"

　　  3. bitcount key [start end]：获取位图指定范围中位值为1的个数如果不指定start与end则取所有。

 

　　　　  通过在线工具查看cig字符串的二进制。 在线地址：https://www.qqxiuzi.cn/bianma/erjinzhi.php

　　　　　　　　

　　　　使用bitcount命令查看二进制为1的个数就是13

127.0.0.1:6379> get key1
"cig"
127.0.0.1:6379> bitcount key1
(integer) 13

　　  4. bitop op destKey key1 [key2...]：做多个BitMap的and（交集）、or（并集）、not（非）、xor（异或）操作并将结果保存在destKey中。

　　  5. bitpos key tartgetBit [start end]：计算位图指定范围第一个偏移量对应的的值等于targetBit的位置：
　　　　　　　　　　　　　　　1)  找不到返回-1。
　　　　　　　　　　　　　　　2)  start与end没有设置，则取全部。
　　　　　　　　　　　　　　　3)  targetBit只能取0或者1。

 

BitMap应用场景

　　1. 用户在线状态。

　　2. 用户签到。

　　3. 统计独立用户。

　　　　有1亿用户，5千万登陆用户，那么统计每日用户的登录数。每一位标识一个用户ID，当某个用户访问我们的网站就在Bitmap中把标识此用户的位设置为1。

　　　　这里做了一个使用set集合和BitMap存储的对比。

数据类型	每个 userid 占用空间	需要存储的用户量	全部占用内存量
set（集合）	32位也就是4个字节（假设userid用的是整型，实际很多网站用的是长整型）	50,000,000	32位 * 50,000,000 = 200 MB
BitMap	1 位（bit）	100,000,000	1 位 * 100,000,000 = 12.5 MB

　　　　时间在拉长一点

	一天	一个月	一年
set（集合）	200M	6G	72G
BitMap	12.5M	375M	4.5G

 　　　　计算后发现随着时间的增加，要记录数据量的增加，对比更加明显了，BitMap所占的空间比set（集合）更少。

　　　　 在看另一个场景假如只有只有100万独立用户，在对比看看。

数据类型	每个 userid 占用空间	需要存储的用户量	全部占用内存量
set（集合）	32位也就是4个字节（假设userid用的是整型，实际很多网站用的是长整型）	1,000,000	32位 * 1,000,000 = 4 MB
BitMap	1 位（bit）	100,000,000	1 位 * 100,000,000 = 12.5 MB

　　　　发现BitMap也不是绝对的好，因为Bitmap本身要额外占用了空间。