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Redis新数据类型(Bitmaps)

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。

Redis新数据类型(Bitmaps)

1、SETBIT

(1)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

Redis新数据类型(Bitmaps)

(2)实例

每个独立用户是否访问过网站存放在Bitmaps中, 将访问的用户记做1, 没有访问的用户记做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

Redis新数据类型(Bitmaps)
Redis新数据类型(Bitmaps)

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

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。

2、GETBIT

(1)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)

Redis新数据类型(Bitmaps)

(2)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:

Redis新数据类型(Bitmaps)

注:因为100根本不存在,所以也是返回0

Redis新数据类型(Bitmaps)

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。

(1)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

Redis新数据类型(Bitmaps)

(2)实例

计算2022-11-06这天的独立访问用户数量(start,end字节可要,也可以不要)

Redis新数据类型(Bitmaps)

注:

start和end代表起始和结束字节数

redis的setbit设置或清除的是bit位置,而bitcount计算的是byte位置。

4、bitop

(1)格式

bitop  and(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。

Redis新数据类型(Bitmaps)

(2)实例

2021-08-25 日访问网站的userid=1,2,5,9。

setbit unique:users:20210825 1 1

setbit unique:users:20210825 2 1

setbit unique:users:20210825 5 1

setbit unique:users:20210825 9 1

Redis新数据类型(Bitmaps)

2021-08-25 日访问网站的userid=0,1,4,9。

setbit unique:users:20210824 0 1

setbit unique:users:20210824 1 1

setbit unique:users:20210824 4 1

setbit unique:users:20210824 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:20201103unique:users:20201104

Redis新数据类型(Bitmaps)

计算出任意一天都访问过网站的用户数量(例如月活跃就是类似这种), 可以使用or求一个月日期的并集

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

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