Redis Bitmaps怎么用

这篇文章主要介绍了Redis Bitmaps怎么用的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Redis Bitmaps怎么用文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

Redis版本：6.2.6

一、简单介绍 Bitmaps

位图不是实际的数据类型，而是在 String 类型上定义的一组面向位的操作。由于字符串是二进制安全的 blob，并且它们的最大长度为 512 MB，因此它们适合设置多达 2^32 个不同的位。

      上述是Redis官网对 Bitmaps 的介绍，简单理解 Bitmaps 就是 Redis 提供的一系列直接操作 String 的位的指令，比如我们现在有一个字符串 ：“a”

127.0.0.1:6379> set k1 a
OK
127.0.0.1:6379> get k1 
"a"

a 的二进制是：0110 0001，我们可以利用 [ GETBIT key offset ]指令，获取这个字符串对应 位 的数值：

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

这个指令中的 offset 表示偏移量，如上面展示可以看到，偏移 1 位，2 位，7 位的数值是 1，其他位是 0，对应的二进制就是：0110 0001，这是字符 a 的 ASCII 值。

接下来我们可以利用 [SETBIT key offset value ] 指令，去改变某一位的值，比如：

127.0.0.1:6379> setbit k1 6 1 //偏移6位，置为1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get k1
"c"

如上，我们设置偏移量为 6 的位置数值为 1，这样这个二进制对象就变成了: 0110 0011，对应的就是字符 ”c“ ，我们通过 直接操作字符串的位 改变了字符串的值。

Bitmaps 在redis中是按位操作字符串的工具，根据这个工具，我们可以将字符串当作一组二进制数组来使用，我们举一个简单的例子：

如何记录十亿用户的在线状态？

这里我们 用一串二进制来记录这十亿用户的登录状态，二进制的每一位都代表一个用户，0 代表未登录，1 代表已登录，每次登录或登出都利用 Bitmaps 去更新对应位的数值，最终形成的结果看起来就是这样的：

我们用上面的一串二进制记录了这十亿用户的登录状态，为什么要这么做？ 主要就是节省空间，读取或更新速度快

我们来算一下这种存储方式所需要的存储空间大小：

十亿用户，每一个用户占 1 bit
所需空间 = 1000000000 bit = 1000000000 / 8 / 1024 / 1024 = 119 MB

以 Mysql 为例，存储需要的空间大小：

假设仅有两个字段：用户id，在线状态
用户id为BIGINT类型，大小为：8 Bytes	
在线状态使用TINYINT类型，大小为：1 Bytes	
所需空间 = 1000000000 * (8 + 1) Bytes = 9000000000 Bytes = 8583 MB

差距显而易见，这也很好理解，使用 mysql 或者Redis 的 Hash 存储，最小单元都是 字节，和直接操作 位 自然无法比较。

以上是对 Redis 的 Bitmaps 的简单介绍，接下来会介绍一下关于 Bitmaps 的基础命令以及应用。

二、Bitmaps的操作

SETBIT

时间复杂度： O(1)

SETBIT key offset value

更新指定 key 的 offset 位置处的值，value 只可以是 0 或 1

需要注意：

1、offset 表示偏移量，最大为 2 ^32-1（(因为最大是512MB，符号占1位)。

2、分配内存，一次分配之后，后续相同的key不会再有分配开销，官网描述：在 2010 款 MacBook Pro 上，设置位数 2 ^32-1（512MB 分配）大约需要 300 毫秒。

3、返回值，返回对应 offset 操作之前的值。

GETBIT

时间复杂度： O(1)

GETBIT key offset

返回存储在key的字符串值中offset处的位值。

需要注意：

      当 key 不存在，或者 offset 超出范围时，返回整数 0

BITCOUNT

时间复杂度： O(n)

BITCOUNT key [start end [BYTE|BIT]]

计算字符串中 1 的数量

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 参数指的是Byte，不是bit，官网介绍在7.0版本之后才可以指定 Byte或bit。

2、如果key 不存在，统计出来是0

3、时间复杂度是 O(n)，这个n是指start 和 end 参数之间的数据量，所以数据量过大时善用start 和 end，或者多建几个key。

BITOP

时间复杂度： O(n)

BITOP operation desTKEy key [key ...]

在多个键（包含字符串值）之间执行按位运算并将结果存储在目标键中

其中 operation有 ：AND，OR，XOR 和 NOT

destkey是指目标key，将后面的多个 key 进行按位操作后，储存在 destkey 中

// AND，按位与
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，将 k1 ，k2，k3，进行按位与之后结果储存在 dk1 中，dk1 后面的 \x00 是十六进制， a\x00\x00 转换成二进制就是： 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 ，按位异或
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  -> 十六进制 \x9e
127.0.0.1:6379> bitop not dk4 k1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get dk4
"\x9e"

BITPOS

时间复杂度： O(N)

BITPOS key bit [start [end [BYTE|BIT]]]

返回字符串中设置为 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、这里的 start 、end 参数指的是 Byte，在7.0版本后可以指定 Byte或bit。

2、bitpos 、 setbit 、 getbit 遵循相同的位位置约定。

3、查询 1 时，不存在的 key 或者 对应范围的字符串全是 0 ，返回 -1。

4、查询 0 时，有三种特殊情况：

k2 = 1111 1111  , k3 不存在
---------------------------
// 不指定范围或仅指定 start，且值全是1，这时候会查出来最右侧的1的位置 + 1，可以视为右侧填充了0 
127.0.0.1:6379> BITPOS k2 0
(integer) 8
---------------------------
// 不指定范围或仅指定 start，且key不存在，返回0
127.0.0.1:6379> BITPOS k3 0
(integer) 0
---------------------------
// 指定范围，且范围内没有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]

该命令将 Redis 字符串视为位数组，并且能够处理不同位宽和任意非（必要）对齐偏移量的特定整数字段，该命令有get、set、incrby操作

就是说可以利用这个命令，按位分段的处理字符串，举个例子：

127.0.0.1:6379> set k1 aaa
OK

k1的二进制如上表格所示，接下来我们使用BITFIFLD命令来操作 k1

GET：

// u8 = 无符号 + 8 位   ；  0 = 从第0位开始
// 获取到的结果就是 : 0110 0001 ，无符号转换成十进制就是 97
127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 get u8 0  
1) (integer) 97

// i8 = 有符号 + 8 位   ； 1 = 从第一位开始
// 结果 = 1100 0010 ，带符号转换成十进制就是 -62 （不理解为啥是-62可以看一下补码）
127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 get i8 1
1) (integer) -62

SET：

// 将0-7位，变成98，也就是: 0110 0010 ，这对应的就是b,所以第一个字符变成了 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 从第二个 8 位开始
1) (integer) 97
127.0.0.1:6379> get k1
"bba"

INCRBY：递增或者递减

// -1 表示递增或递减的数值，k1 的0-7位 减1，结果是97，k1就变成了 "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 进行递增或递减操作时，有 溢出控制 ，而且 Redis 提供了三种行为来控制溢出：

WRAP ：环绕，在无符号整数的情况下，换行就像对整数可以包含的最大值进行模运算

// 以 u8 为例，无符号，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

在有符号的情况下，向上溢出到负值，向下溢出到正值，以 i8 为例 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： 使用饱和算法，即下溢时设置为最小整数值，溢出时设置为最大整数值。

// u8时，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，不会对检测到的上溢或下溢执行任何操作。相应的返回值设置为 NULL 以向调用者发出条件信号。就是说，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 命令可以多个一起使用：

127.0.0.1:6379> BITFIELD k1 overflow FAIL incrby u8 0 -98  get u8 0 
1) (nil)
2) (integer) 97

BITFIELD_RO

BITFIELD命令的只读变体。它就像原始的BITFIELD一样，但只接受GET子命令并且可以安全地用于只读副本。

Bitmaps 的应用

      在上面的描述中，介绍了 Bitmaps 可以记录用户的在线状态，除此之外还可以用他做那些功能呢？

首先我们来总结一下Bitmaps的特点：

• 只有 0 和 1 两种状态(描述的信息比较局限)

• 占用的内存非常少

• 存取速度极快  (set，get操作时间复杂度都是O(1))

基于这些特点，我们可以用 Bitmaps 来判断数据是否存在于某个集合中、也可以用于记录用户的一些行为比如登录或者某个页面的查看，关闭，签到等等，接下来我们举几个比较常见的例子。

日活统计

如何统计当前系统每天登录的用户数量？

使用Redis的Bitmaps，将 系统名+日期设置为key 如 zcy20211215，value中使用用户的Id做offset，用 0 和 1 记录用户在当天是否登录过，登录将对应的位设置为1。

这样做之后，每天可以得到一个Bitmaps，如果想获取某天登录过的用户数量，直接使用 BITCOUNT 操作即可。

如果想统计过去 30 天都登录过的用户，可以使用 BITOP AND 操作，将那 30 天的Bitmaps进行 按位与 操作。

布隆过滤器

布隆过滤器的本质是 Hash映射算法 + Bitmaps。

如图，一个 value 进入布隆过滤器，经过多个Hash算法，获取其映射在Bitmap上的位置，当所有的位置都为1时，则认为这个 value 在过滤器中，否则就认为不存在。

营销数据统计

Bitmaps 在营销系统中可以用到的场景很多：

用户画像信息的使用，一个用户有很多中标签并且无限扩展，比如 性别，是否是程序员，单身，租房，是否养宠物，我们都可以考虑用Bitmap储存和使用。

用户的行为，是否点击了广告，是否浏览到底部，是否领取优惠券等行为分别用一个Bitmap存储，用法和上面的用户画像类似。

这里举一个小例子，看一下Bitmaps在营销系统中的使用：

      假设我们有一个一亿用户的电商应用，产品提了这样一个需求：

所有的男性用户在进入应用首页时，弹出一个 防脱发保健品 的广告弹窗

      需求很简单，一个接口搞定，用户进入时调用 获取广告 的接口，接口中查询数据库判断是否为男性，是返回广告内容，否返回空。

      这时候产品觉得这种推送不够精准，也未必男性都会掉头发，所以增加了条件： 程序员，我们的需求就变成了：

所有的 男性 且职业为 程序员 的用户在进入应用首页时，弹出一个 防脱发保健品 的广告弹窗

      加了一个条件之后依然很简单，用户的 性别 和 职业 信息极有可能存在一张表，也是一次查询即可。

      然而，男性程序员脱发的概率很高，但是未必都买得起防脱发保健品，这时候需要推送的更精准一点，所以再新增一个条件：在平台上月均消费超过五百 ，这个条件和上述的 男性、程序员 这两个条件大概率不在同一个表中，如果用上面的方案，那就是再增加一次DB查询，速度慢且对数据库开销大，这个时候 Bitmaps 的效果就很明显了。

      现有的条件是：男性、程序员、在平台上月均消费超过五百

      在这个场景中，如果要使用 Bitmaps，首先要把数据加载到Redis里，可以用一种简单粗暴的方法，直接遍历数据库，把需要用的标签信息加载到Redis中：

    // 用户标签加载伪代码
    public Boolean loadUserLabel() {
    		// 用户性别 bitmap 数据加载
        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;
    }

      经过上述代码，将用户的性别加载到了 redis 的 bitmap中，其他的标签如 职业、消费大于五百，与此类似。

      在Redis中有了我们所需的用户标签信息后，就可以开始使用了，像我们上述的需求，可以用 BITOP 命令的 AND操作，将男性、程序员、月均消费大于五百这三个Bitmap 生成一个 同时满足这三个条件的 Bitmap，标签过多的时候可以这样做。在这里我们就三个条件，可以简单一点直接在代码里查三次：

    // 用户首页广告获取伪代码
    public Response getHomepageAds(User user) {
        // 这里写死，实际使用中是动态配置
        String maleKey = "user_label_sex_male";
        String programmerKey = "user_label_occupation_programmer";
        String spendMonth600Key = "user_label_spend_month_500";
        //去bitmap判断，该位为1，则满足条件
        if (jedis.getbit(maleKey,user.getId()) && jedis.getbit(programmerKey,user.getId()) 
                && jedis.getbit(spendMonth600Key,user.getId())) {
            return "内容";
        }
        return  "没有广告";
    }

      上面就是一个Bitmap在营销系统中应用的小例子，可以在这基础上进行很多扩展，比如每个标签的实时的增量加载，每个广告和标签的绑定关系的动态配置，标签的自动生成等等等等。。。。

      我们接下来可以看一下 Bitmaps 在用户行为记录中的应用，现在产品提了一个新的需求：

我想知道有多少用户点进了我们的弹窗广告

      点击弹窗广告之后，前端发送请求，后端记录用户的点击状态：

    // 用户点击广告行为记录伪代码
    public Response getHomepageAds(User user) {
        String adActionKey = "homepage_ad_action_open";
        jedis.setbit(adActionKey,user.getId(),"1");
        
    }

      后面如果想统计数量，可以直接用 BITCOUNT 命令。其他行为的记录和这个相似，如是否拖动到底部，停留时间是否大于n秒等等，这里就不做赘述啦。

协同制图

      这个例子来源于Redis官网，是 Reddit 在 2017 年愚人节的一个游戏 r/place，这是一个非常有趣的 Bitmaps 的应用。

游戏介绍：

      一个画板，上面有1000 * 1000 个像素点，每个玩家每五分钟可以编辑一个像素点(有十六种颜色提供选择)，参与的玩家数量不限，72 小时后截止。

游戏很简单，每个人只要编辑像素点的颜色即可，17 年的活动最终形成了这个画（这里是一部分）：

这里面有一百万个像素点，据统计至少十万人参与了这个游戏，并发量很高，如何保证可用性呢？Reddit 在这里就使用了 Redis 的 Bitmap：

      先定义画板中的像素的位置，用 x 表示横坐标，y 表示纵坐标，每一个像素点的位置都对应 Bitmap 的一个offset。

	用户编辑像素点时，将 位置信息(x,y) 和 颜色信息 用 Bitmap 储存，读取画板数据也是直接利用 Bitmap。

思路很简单，主要是解决下面两个问题：

1、坐标和Bitmap之间的映射关系？ 坐标如何转换成 Bitmap的 offset，offset如何转换成画板中的 x,y 坐标。

2、如何直接利用 Bitmaps 储存一个坐标点的信息？ 这里就存颜色。

这个项目是这么做的：

1、由于总计像素点是 100 万个，所以设计了公式：  x + 1000y = offset

      储存时，将 (x,y) 转换成 offset ，比如 (1,2) 位置，那么 offset = 1 + 2000 = 2001

      读取时，将 offset 转换成(x,y)，比如 offset = 9008，那么 x = 9008 % 1000 = 8，y = 9008 / 1000 = 9

2、利用 Bitmaps 的 BITFIELD 命令，进行分段操作：

玩家可选择的颜色共 16 种，那么每个点至少需要 4 位，所以使用 BITFIELD 时，操作的位数字段应该是 u4

看起来就是这样的：

上面是这个游戏对于 Bitmaps 应用的简单介绍，具体实现及源码见文末Reddit 团队的博客。

利用 BITFIELD 命令，还可以判断数据是否重复，比如有 10 亿个整数，如何找出其中重复的数据？ 每个数可以给 2 位，01表示出现一次，10表示有重复。

四、小扩展

当用户 Id 不是自增 Id，该如何使用 Bitmaps？

      在实际开发中，用户的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，这种情况直接使用 Bitmaps 是不行的，偏移量过大。这时候可以参考 布隆过滤器 ，设计一个Id的映射算法，将用户Id映射在一定范围内。

Bitmaps 进行持久化存储时，如何节省空间？

      使用压缩算法，如 RLE算法

在使用Bitmaps时，会有大量连续的位置数据重复，这些重复就有压缩的空间，比如前 1000 位都是 0，那只用存一句 1000个0即可，而不是 00000...这样存一千个。

关于“Redis Bitmaps怎么用”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“Redis Bitmaps怎么用”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注编程网数据库频道。