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這篇文章主要介紹了Redis Bitmaps怎么用的相關知識，內容詳細易懂，操作簡單快捷，具有一定借鑒價值，相信大家閱讀完這篇Redis Bitmaps怎么用文章都會有所收獲，下面我們一起來看看吧。
Redis版本：6.2.6
位圖不是實際的數據類型，而是在 String 類型上定義的一組面向位的操作。由于字符串是二進制安全的 blob，并且它們的最大長度為 512 MB，因此它們適合設置多達 2^32 個不同的位。
上述是Redis官網對 Bitmaps 的介紹，簡單理解 Bitmaps 就是 Redis 提供的一系列直接操作 String 的位的指令，比如我們現在有一個字符串 ：“a”
127.0.0.1:6379> set k1 a OK 127.0.0.1:6379> get k1 "a"
a 的二進制是：0110 0001，我們可以利用 [ GETBIT key offset ]指令，獲取這個字符串對應 位 的數值：
127.0.0.1:6379> getbit k1 0 (integer) 0 127.0.0.1:6379> getbit k1 1 (integer) 1 127.0.0.1:6379> getbit k1 2 (integer) 1 127.0.0.1:6379> getbit k1 3 (integer) 0 127.0.0.1:6379> getbit k1 4 (integer) 0 127.0.0.1:6379> getbit k1 5 (integer) 0 127.0.0.1:6379> getbit k1 6 (integer) 0 127.0.0.1:6379> getbit k1 7 (integer) 1
這個指令中的 offset 表示偏移量，如上面展示可以看到，偏移 1 位，2 位，7 位的數值是 1，其他位是 0，對應的二進制就是：0110 0001，這是字符 a 的 ASCII 值。
接下來我們可以利用 [SETBIT key offset value ] 指令，去改變某一位的值，比如：
127.0.0.1:6379> setbit k1 6 1 //偏移6位，置為1 (integer) 0 127.0.0.1:6379> get k1 "c"
如上，我們設置偏移量為 6 的位置數值為 1，這樣這個二進制對象就變成了: 0110 0011，對應的就是字符 ”c“ ，我們通過 直接操作字符串的位 改變了字符串的值。
Bitmaps 在redis中是按位操作字符串的工具，根據這個工具，我們可以將字符串當作一組二進制數組來使用，我們舉一個簡單的例子：
如何記錄十億用戶的在線狀態？
這里我們 用一串二進制來記錄這十億用戶的登錄狀態，二進制的每一位都代表一個用戶，0 代表未登錄，1 代表已登錄，每次登錄或登出都利用 Bitmaps 去更新對應位的數值，最終形成的結果看起來就是這樣的：
我們用上面的一串二進制記錄了這十億用戶的登錄狀態，為什么要這么做？ 主要就是節省空間，讀取或更新速度快
我們來算一下這種存儲方式所需要的存儲空間大小：
十億用戶，每一個用戶占 1 bit 所需空間 = 1000000000 bit = 1000000000 / 8 / 1024 / 1024 = 119 MB
以 MySQL 為例，存儲需要的空間大小：
假設僅有兩個字段：用戶id，在線狀態 用戶id為BIGINT類型，大小為：8 Bytes 在線狀態使用TINYINT類型，大小為：1 Bytes 所需空間 = 1000000000 * (8 + 1) Bytes = 9000000000 Bytes = 8583 MB
差距顯而易見，這也很好理解，使用 MySQL 或者Redis 的 Hash 存儲，最小單元都是 字節，和直接操作 位 自然無法比較。
以上是對 Redis 的 Bitmaps 的簡單介紹，接下來會介紹一下關于 Bitmaps 的基礎命令以及應用。
SETBIT
時間復雜度： O(1)
SETBIT key offset value
更新指定 key 的 offset 位置處的值，value 只可以是 0 或 1
需要注意：
1、offset 表示偏移量，最大為 2 32-1（(因為最大是512MB，符號占1位)。
2、分配內存，一次分配之后，后續相同的key不會再有分配開銷，官網描述：在 2010 款 MacBook Pro 上，設置位數 2 32-1（512MB 分配）大約需要 300 毫秒。
3、返回值，返回對應 offset 操作之前的值。
GETBIT
時間復雜度： O(1)
GETBIT key offset
返回存儲在key的字符串值中offset處的位值。
需要注意：
當 key 不存在，或者 offset 超出范圍時，返回整數 0
BITCOUNT
時間復雜度： O(n)
BITCOUNT key [start end [BYTE|BIT]]
計算字符串中 1 的數量
示例： 127.0.0.1:6379> set k1 a OK 127.0.0.1:6379> BITCOUNT k1 (integer) 3 127.0.0.1:6379> set k1 aa OK 127.0.0.1:6379> BITCOUNT k1 (integer) 6 127.0.0.1:6379> BITCOUNT k1 0 0 (integer) 3 127.0.0.1:6379> BITCOUNT k1 0 1 (integer) 6 127.0.0.1:6379> BITCOUNT k1 0 -1 (integer) 6
需要注意：
1、start 和 end 參數指的是Byte，不是bit，官網介紹在7.0版本之后才可以指定 Byte或bit。
2、如果key 不存在，統計出來是0
3、時間復雜度是 O(n)，這個n是指start 和 end 參數之間的數據量，所以數據量過大時善用start 和 end，或者多建幾個key。
BITOP
時間復雜度： O(n)
BITOP operation destkey key [key ...]
在多個鍵（包含字符串值）之間執行按位運算并將結果存儲在目標鍵中
其中 operation有 ：AND，OR，XOR 和 NOT
destkey是指目標key，將后面的多個 key 進行按位操作后，儲存在 destkey 中
// AND，按位與 127.0.0.1:6379> set k1 a OK 127.0.0.1:6379> set k2 aa OK 127.0.0.1:6379> set k3 aaa OK 127.0.0.1:6379> bitop and dk1 k1 k2 k3 (integer) 3 127.0.0.1:6379> get dk1 "a\x00\x00"
如上面示例，將 k1 ，k2，k3，進行按位與之后結果儲存在 dk1 中，dk1 后面的 \x00 是十六進制， a\x00\x00 轉換成二進制就是： 0110 0001 0000 0000 0000 0000。
// OR，按位或 127.0.0.1:6379> bitop or dk2 k1 k2 k3 (integer) 3 127.0.0.1:6379> get dk2 "aaa" --------------------- //XOR ，按位異或 127.0.0.1:6379> bitop xor dk3 k1 k2 k3 (integer) 3 127.0.0.1:6379> get dk3 "a\x00a" --------------------- //NOT，取反 0110 0001 取反 -> 1001 1110 -> 十六進制 \x9e 127.0.0.1:6379> bitop not dk4 k1 (integer) 1 127.0.0.1:6379> get dk4 "\x9e"
BITPOS
時間復雜度： O(N)
BITPOS key bit [start [end [BYTE|BIT]]]
返回字符串中設置為 1 或 0 的第一位的位置。
示例 127.0.0.1:6379> setbit k1 4 1 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit k1 13 1 (integer) 0 127.0.0.1:6379> bitpos k1 1 (integer) 4 127.0.0.1:6379> bitpos k1 1 0 0 (integer) 4 127.0.0.1:6379> bitpos k1 1 1 1 (integer) 13
需要注意：
1、這里的 start 、end 參數指的是 Byte，在7.0版本后可以指定 Byte或bit。
2、bitpos 、 setbit 、 getbit 遵循相同的位位置約定。
3、查詢 1 時，不存在的 key 或者 對應范圍的字符串全是 0 ，返回 -1。
4、查詢 0 時，有三種特殊情況：
k2 = 1111 1111 , k3 不存在 --------------------------- // 不指定范圍或僅指定 start，且值全是1，這時候會查出來最右側的1的位置 + 1，可以視為右側填充了0 127.0.0.1:6379> BITPOS k2 0 (integer) 8 --------------------------- // 不指定范圍或僅指定 start，且key不存在，返回0 127.0.0.1:6379> BITPOS k3 0 (integer) 0 --------------------------- // 指定范圍，且范圍內沒有0，返回 -1 127.0.0.1:6379> BITPOS k2 1 1 (integer) -1
BITFIFLD
BITFIELD key [GET encoding offset] [SET encoding offset value] [INCRBY encoding offset increment] [OVERFLOW WRAP|SAT|FAIL]
該命令將 Redis 字符串視為位數組，并且能夠處理不同位寬和任意非（必要）對齊偏移量的特定整數字段，該命令有get、set、incrby操作
就是說可以利用這個命令，按位分段的處理字符串，舉個例子：
127.0.0.1:6379> set k1 aaa OK
| a | a | a |
|---|---|---|
| 0110 0001 | 0110 0001 | 0110 0001 |
k1的二進制如上表格所示，接下來我們使用BITFIFLD命令來操作 k1
GET：
// u8 = 無符號 + 8 位 ； 0 = 從第0位開始 // 獲取到的結果就是 : 0110 0001 ，無符號轉換成十進制就是 97 127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 get u8 0 1) (integer) 97
// i8 = 有符號 + 8 位 ； 1 = 從第一位開始 // 結果 = 1100 0010 ，帶符號轉換成十進制就是 -62 （不理解為啥是-62可以看一下補碼） 127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 get i8 1 1) (integer) -62
SET：
// 將0-7位，變成98，也就是: 0110 0010 ，這對應的就是b,所以第一個字符變成了 b 127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 set u8 0 98 1) (integer) 97 127.0.0.1:6379> get k1 "baa" ------------------------------------------ 127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 set u8 #1 98 // #1的意思是 從第二個 8 位開始 1) (integer) 97 127.0.0.1:6379> get k1 "bba"
INCRBY：遞增或者遞減
// -1 表示遞增或遞減的數值，k1 的0-7位 減1，結果是97，k1就變成了 "aba" 127.0.0.1:6379> get k1 "bba" 127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 incrby u8 0 -1 1) (integer) 97 127.0.0.1:6379> get k1 "aba" 127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 incrby u8 #1 -1 1) (integer) 97 127.0.0.1:6379> get k1 "aaa"
在使用 INCRBY 進行遞增或遞減操作時，有 溢出控制 ，而且 Redis 提供了三種行為來控制溢出：
WRAP ：環繞，在無符號整數的情況下，換行就像對整數可以包含的最大值進行模運算
// 以 u8 為例，無符號，8位，那么最大值是 256 127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 get u8 0 1) (integer) 97 127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 overflow WRAP incrby u8 0 256 1) (integer) 97 127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 overflow WRAP incrby u8 0 257 // 97 + 257 = 97+257-256 = 98 1) (integer) 98 127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 overflow WRAP incrby u8 0 200 // 98 + 200 = 298 - 256 = 42 1) (integer) 42
在有符號的情況下，向上溢出到負值，向下溢出到正值，以 i8 為例 127 + 1 到 -128
127.0.0.1:6379> set k1 aaa OK 127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 get u8 0 1) (integer) 97 127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 incrby i8 0 30 1) (integer) 127 127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 incrby i8 0 1 1) (integer) -128 127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 incrby i8 0 -1 1) (integer) 127
SAT： 使用飽和算法，即下溢時設置為最小整數值，溢出時設置為最大整數值。
// u8時，最大255 最小 0 127.0.0.1:6379> set k1 aaa OK 127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 get u8 0 1) (integer) 97 127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 overflow SAT incrby u8 0 20000 1) (integer) 255 127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 overflow SAT incrby u8 0 -213123 1) (integer) 0
FAIL：在此模式下，不會對檢測到的上溢或下溢執行任何操作。相應的返回值設置為 NULL 以向調用者發出條件信號。就是說，溢出就返回 NUll。
127.0.0.1:6379> set k1 aaa OK 127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 get u8 0 1) (integer) 97 127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 overflow FAIL incrby u8 0 200 1) (nil) 127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 overflow FAIL incrby u8 0 -98 1) (nil)
另外，以上的 BITFIELD 命令可以多個一起使用：
127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 overflow FAIL incrby u8 0 -98 get u8 0 1) (nil) 2) (integer) 97
BITFIELD_RO
BITFIELD命令的只讀變體。它就像原始的BITFIELD一樣，但只接受GET子命令并且可以安全地用于只讀副本。
在上面的描述中，介紹了 Bitmaps 可以記錄用戶的在線狀態，除此之外還可以用他做那些功能呢？
首先我們來總結一下Bitmaps的特點：
只有 0 和 1 兩種狀態(描述的信息比較局限)
占用的內存非常少
存取速度極快 (set，get操作時間復雜度都是O(1))
基于這些特點，我們可以用 Bitmaps 來判斷數據是否存在于某個集合中、也可以用于記錄用戶的一些行為比如登錄或者某個頁面的查看，關閉，簽到等等，接下來我們舉幾個比較常見的例子。
日活統計
如何統計當前系統每天登錄的用戶數量？
使用Redis的Bitmaps，將 系統名+日期設置為key 如 zcy20211215，value中使用用戶的Id做offset，用 0 和 1 記錄用戶在當天是否登錄過，登錄將對應的位設置為1。
這樣做之后，每天可以得到一個Bitmaps，如果想獲取某天登錄過的用戶數量，直接使用 BITCOUNT 操作即可。
如果想統計過去 30 天都登錄過的用戶，可以使用 BITOP AND 操作，將那 30 天的Bitmaps進行 按位與 操作。
布隆過濾器
布隆過濾器的本質是 Hash映射算法 + Bitmaps。
如圖，一個 value 進入布隆過濾器，經過多個Hash算法，獲取其映射在Bitmap上的位置，當所有的位置都為1時，則認為這個 value 在過濾器中，否則就認為不存在。
營銷數據統計
Bitmaps 在營銷系統中可以用到的場景很多：
用戶畫像信息的使用，一個用戶有很多中標簽并且無限擴展，比如 性別，是否是程序員，單身，租房，是否養寵物，我們都可以考慮用Bitmap儲存和使用。
用戶的行為，是否點擊了廣告，是否瀏覽到底部，是否領取優惠券等行為分別用一個Bitmap存儲，用法和上面的用戶畫像類似。
這里舉一個小例子，看一下Bitmaps在營銷系統中的使用：
假設我們有一個一億用戶的電商應用，產品提了這樣一個需求：
所有的男性用戶在進入應用首頁時，彈出一個 防脫發保健品 的廣告彈窗
需求很簡單，一個接口搞定，用戶進入時調用 獲取廣告 的接口，接口中查詢數據庫判斷是否為男性，是返回廣告內容，否返回空。
這時候產品覺得這種推送不夠精準，也未必男性都會掉頭發，所以增加了條件： 程序員，我們的需求就變成了：
所有的 男性 且職業為 程序員 的用戶在進入應用首頁時，彈出一個 防脫發保健品 的廣告彈窗
加了一個條件之后依然很簡單，用戶的 性別 和 職業 信息極有可能存在一張表，也是一次查詢即可。
然而，男性程序員脫發的概率很高，但是未必都買得起防脫發保健品，這時候需要推送的更精準一點，所以再新增一個條件：在平臺上月均消費超過五百 ，這個條件和上述的 男性、程序員 這兩個條件大概率不在同一個表中，如果用上面的方案，那就是再增加一次DB查詢，速度慢且對數據庫開銷大，這個時候 Bitmaps 的效果就很明顯了。
現有的條件是：男性、程序員、在平臺上月均消費超過五百
在這個場景中，如果要使用 Bitmaps，首先要把數據加載到Redis里，可以用一種簡單粗暴的方法，直接遍歷數據庫，把需要用的標簽信息加載到Redis中：
// 用戶標簽加載偽代碼
public Boolean loadUserLabel() {
// 用戶性別 bitmap 數據加載
String key = "user_label_sex_male";
List<User> users = userDao.queryUser();
users.forEach(
t->{
if (Objects.equals(t.getSex(),"male")) {
jedis.setbit(key,t.getId(),"1");
}
}
);
return true;
}經過上述代碼，將用戶的性別加載到了 redis 的 bitmap中，其他的標簽如 職業、消費大于五百，與此類似。
在Redis中有了我們所需的用戶標簽信息后，就可以開始使用了，像我們上述的需求，可以用 BITOP 命令的 AND操作，將男性、程序員、月均消費大于五百這三個Bitmap 生成一個 同時滿足這三個條件的 Bitmap，標簽過多的時候可以這樣做。在這里我們就三個條件，可以簡單一點直接在代碼里查三次：
// 用戶首頁廣告獲取偽代碼
public Response getHomepageAds(User user) {
// 這里寫死，實際使用中是動態配置
String maleKey = "user_label_sex_male";
String programmerKey = "user_label_occupation_programmer";
String spendMonth600Key = "user_label_spend_month_500";
//去bitmap判斷，該位為1，則滿足條件
if (jedis.getbit(maleKey,user.getId()) && jedis.getbit(programmerKey,user.getId())
&& jedis.getbit(spendMonth600Key,user.getId())) {
return "內容";
}
return "沒有廣告";
}上面就是一個Bitmap在營銷系統中應用的小例子，可以在這基礎上進行很多擴展，比如每個標簽的實時的增量加載，每個廣告和標簽的綁定關系的動態配置，標簽的自動生成等等等等。。。。
我們接下來可以看一下 Bitmaps 在用戶行為記錄中的應用，現在產品提了一個新的需求：
我想知道有多少用戶點進了我們的彈窗廣告
點擊彈窗廣告之后，前端發送請求，后端記錄用戶的點擊狀態：
// 用戶點擊廣告行為記錄偽代碼
public Response getHomepageAds(User user) {
String adActionKey = "homepage_ad_action_open";
jedis.setbit(adActionKey,user.getId(),"1");
}后面如果想統計數量，可以直接用 BITCOUNT 命令。其他行為的記錄和這個相似，如是否拖動到底部，停留時間是否大于n秒等等，這里就不做贅述啦。
協同制圖
這個例子來源于Redis官網，是 Reddit 在 2017 年愚人節的一個游戲 r/place，這是一個非常有趣的 Bitmaps 的應用。
游戲介紹：
一個畫板，上面有1000 * 1000 個像素點，每個玩家每五分鐘可以編輯一個像素點(有十六種顏色提供選擇)，參與的玩家數量不限，72 小時后截止。
游戲很簡單，每個人只要編輯像素點的顏色即可，17 年的活動最終形成了這個畫（這里是一部分）：
這里面有一百萬個像素點，據統計至少十萬人參與了這個游戲，并發量很高，如何保證可用性呢？Reddit 在這里就使用了 Redis 的 Bitmap：
先定義畫板中的像素的位置，用 x 表示橫坐標，y 表示縱坐標，每一個像素點的位置都對應 Bitmap 的一個offset。
用戶編輯像素點時，將 位置信息(x,y) 和 顏色信息 用 Bitmap 儲存，讀取畫板數據也是直接利用 Bitmap。
思路很簡單，主要是解決下面兩個問題：
1、坐標和Bitmap之間的映射關系？ 坐標如何轉換成 Bitmap的 offset，offset如何轉換成畫板中的 x,y 坐標。
2、如何直接利用 Bitmaps 儲存一個坐標點的信息？ 這里就存顏色。
這個項目是這么做的：
1、由于總計像素點是 100 萬個，所以設計了公式： x + 1000y = offset
儲存時，將 (x,y) 轉換成 offset ，比如 (1,2) 位置，那么 offset = 1 + 2000 = 2001
讀取時，將 offset 轉換成(x,y)，比如 offset = 9008，那么 x = 9008 % 1000 = 8，y = 9008 / 1000 = 9
2、利用 Bitmaps 的 BITFIELD 命令，進行分段操作：
玩家可選擇的顏色共 16 種，那么每個點至少需要 4 位，所以使用 BITFIELD 時，操作的位數字段應該是 u4
看起來就是這樣的：
上面是這個游戲對于 Bitmaps 應用的簡單介紹，具體實現及源碼見文末Reddit 團隊的博客。
利用 BITFIELD 命令，還可以判斷數據是否重復，比如有 10 億個整數，如何找出其中重復的數據？ 每個數可以給 2 位，01表示出現一次，10表示有重復。
當用戶 Id 不是自增 Id，該如何使用 Bitmaps？
在實際開發中，用戶的Id有可能不是自增的，比如使用雪花算法，或UUID工具生成的Id，這種情況直接使用 Bitmaps 是不行的，偏移量過大。這時候可以參考 布隆過濾器 ，設計一個Id的映射算法，將用戶Id映射在一定范圍內。
Bitmaps 進行持久化存儲時，如何節省空間？
使用壓縮算法，如 RLE算法
在使用Bitmaps時，會有大量連續的位置數據重復，這些重復就有壓縮的空間，比如前 1000 位都是 0，那只用存一句 1000個0即可，而不是 00000...這樣存一千個。
關于“Redis Bitmaps怎么用”這篇文章的內容就介紹到這里，感謝各位的閱讀！相信大家對“Redis Bitmaps怎么用”知識都有一定的了解，大家如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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