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Redis 的 Bitmap（位图）是一种特殊的数据结构，它本质上是一个字符串，但可以将它看作一个由二进制位组成的数组。每个位只能是 0 或 1，因此 Bitmap 非常适合用于存储和处理大量的布尔状态信息，而且非常节省空间。

基本操作：

• SETBIT key offset value: 设置指定偏移量（offset）上的位的值（0 或 1）。
• GETBIT key offset: 获取指定偏移量上的位的值。
• BITCOUNT key [start end]: 计算指定范围内值为 1 的位的数量。
• BITOP operation destkey key [key ...]: 对多个 Bitmap 进行位运算（AND、OR、XOR、NOT），并将结果存储到新的 Bitmap 中。
• BITPOS key bit [start] [end]: 查找指定范围内第一个值为 0 或 1 的位的位置。

应用场景：

1. 用户签到：

   • 使用 Bitmap 存储用户的签到状态。
   • 每个用户对应一个 Bitmap，Bitmap 的每一位代表一天。
   • 例如，用户 ID 为 1000 的用户，2023 年 10 月 26 日签到，可以将 user_sign:1000 的第 299 位（从 0 开始计算，2023 年的第 299 天）设置为 1。

   // 签到
   stringRedisTemplate.opsForValue().setBit("user_sign:1000", 299, true);// 查询用户是否签到
   boolean signedIn = stringRedisTemplate.opsForValue().getBit("user_sign:1000", 299);// 统计用户当月签到次数
   long count = stringRedisTemplate.execute((RedisCallback<Long>) connection ->connection.bitCount("user_sign:1000".getBytes(), 273, 303)); // 计算 10 月份的签到次数// 统计用户连续签到天数 (需要遍历)// ...
   

   • 可以按月分key, 比如user_sign:1000:202310, 这样可以减少key的大小.

2. 用户在线状态：

   • 使用 Bitmap 存储用户的在线状态。
   • 每个用户对应 Bitmap 的一位。
   • 用户上线时，将对应的位设置为 1；用户下线时，将对应的位设置为 0。
   • 可以配合过期时间使用，例如设置一个较短的过期时间（如 5 分钟），如果用户在过期时间内没有活动，就认为用户离线。

   // 用户上线
   stringRedisTemplate.opsForValue().setBit("online_users", 1000, true);
   stringRedisTemplate.expire("online_users", 5, TimeUnit.MINUTES);// 用户下线
   stringRedisTemplate.opsForValue().setBit("online_users", 1000, false);// 查询用户是否在线
   boolean online = stringRedisTemplate.opsForValue().getBit("online_users", 1000);// 统计在线用户数
   long count = stringRedisTemplate.execute((RedisCallback<Long>) connection -> connection.bitCount("online_users".getBytes()));
   

3. 布隆过滤器 (Bloom Filter)：

   • 布隆过滤器是一种概率型数据结构，用于判断一个元素是否可能存在于一个集合中。
   • 可以使用 Bitmap 实现布隆过滤器。
   • 将元素通过多个哈希函数映射到 Bitmap 的多个位上，并将这些位设置为 1。
   • 判断元素是否存在时，检查对应的位是否都为 1。如果任何一位为 0，则元素一定不存在；如果所有位都为 1，则元素可能存在（存在误判率）。

4. 统计活跃用户：

   • 可以使用 Bitmap 存储每日的活跃用户。
   • 每天使用一个 Bitmap，用户 ID 作为偏移量。
   • 用户访问时，将对应的位设置为 1。
   • 统计一段时间内的活跃用户数，可以使用 BITOP 命令对多个 Bitmap 进行 OR 运算，然后使用 BITCOUNT 统计结果 Bitmap 中 1 的数量。

   // 用户访问
   stringRedisTemplate.opsForValue().setBit("active_users:2023-10-26", 1000, true);
   stringRedisTemplate.opsForValue().setBit("active_users:2023-10-27", 1000, true);
   stringRedisTemplate.opsForValue().setBit("active_users:2023-10-27", 1001, true);// 统计 2023-10-26 到 2023-10-27 的活跃用户数
   stringRedisTemplate.execute((RedisCallback<Long>) connection -> {connection.bitOp(RedisStringCommands.BitOperation.OR, "active_users:2023-10-26_27".getBytes(),"active_users:2023-10-26".getBytes(), "active_users:2023-10-27".getBytes());return connection.bitCount("active_users:2023-10-26_27".getBytes());
   });// 可以使用 Pipeline 批量操作，提高效率
   // ...
   

5. 统计用户行为标签：

   • 可以使用 Bitmap 存储用户的行为标签。
   • 每个标签对应 Bitmap 的一位。
   • 例如，可以定义以下标签：
     • 0: 喜欢体育
     • 1: 喜欢音乐
     • 2: 喜欢电影
     • …
   • 用户具有哪些标签，就将对应的位设置为 1。
   • 可以方便地进行标签的交集、并集、差集运算，以实现用户群体的筛选。

   // 用户 1000 喜欢体育和音乐
   stringRedisTemplate.opsForValue().setBit("user_tags:1000", 0, true);
   stringRedisTemplate.opsForValue().setBit("user_tags:1000", 1, true);// 查询喜欢体育的用户
   // 可以使用 BITOP 和 BITCOUNT 统计喜欢体育的用户数
   // ...
   

6. IP 黑白名单

   • 可以将IP地址转换为整数，然后使用Bitmap存储黑白名单。
   • 例如，可以将IPv4地址转换为32位整数，IPv6地址转换为128位整数。

7. 统计独立访客（UV）

   • 可以使用一个大的 Bitmap，每一位代表一个用户。用户访问时，将对应的位设置为1.
   • BITCOUNT 可以直接统计UV.
   • 这种方式在用户量非常大时，内存占用也会很大。可以使用 HyperLogLog 作为替代方案 (有一定误差)。

优点：

• 节省空间： Bitmap 使用位存储数据，非常节省空间。例如，存储 1 亿个用户的签到状态，只需要约 12 MB 的内存 (100000000 / 8 / 1024 / 1024)。
• 高效的位运算： Redis 提供了高效的位运算命令（BITOP），可以快速进行交集、并集、差集等操作。
• 快速的查找： GETBIT 和 BITPOS 命令可以快速查找指定位的值或位置。

缺点：

• 稀疏位图可能浪费空间： 如果 Bitmap 中 1 的分布非常稀疏，可能会浪费空间。例如，如果只有少数用户签到，但用户 ID 很大，Bitmap 可能会占用大量内存，但其中大部分位都是 0。
• 不适合存储非bool类型的数据

注意事项：

• 合理设计键名： 键名应该具有可读性和区分度，例如 user_sign:{user_id}:{year_month}。
• 选择合适的偏移量： 偏移量应该根据业务需求进行选择，例如用户 ID、日期等。
• 考虑数据过期： 对于不需要长期保存的数据，可以设置过期时间，以释放内存。
• 注意内存使用： 虽然 Bitmap 很节省空间，但如果存储的数据量非常大，仍然需要注意内存使用情况。可以考虑分片存储或使用 HyperLogLog 等替代方案。
• 注意大Key问题: 如果一个 Bitmap 存储了大量的数据, 可能会导致 Redis 阻塞. 需要根据实际情况进行拆分. 比如按月、按日拆分。

总结：

Redis Bitmap 是一种非常高效的数据结构，适用于存储和处理大量的布尔状态信息。 常见的应用场景包括用户签到、用户在线状态、布隆过滤器、统计活跃用户、用户行为标签等。 在使用 Bitmap 时，需要注意合理设计键名、选择合适的偏移量、考虑数据过期、注意内存使用，以及大key问题。