1. 简介

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现在计算机用二进制（位）作为信息的基础单位，1个字节等于8位，例如 "abc" 字符串是由3个字节组成，单实际在计算机存储时将其用二进制表示， "abc" 分别对应的 ASCII 码分别是97、98、99，对应的二进制分别是01100001、01100010和01100011，如下

a >>>>01100001

b >>>>01100010 >>>>abc >>>>011000010110001001100011

c >>>>01100011

合理地使用操作位能够有效的提高内存使用率和开发效率。

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。可以吧 Bitmaps 想象成一个以位为单位的数组，数组的每个单元智能存储0和1，数组的下标在 Bitmaps 中叫做偏移量。

key >>>>value 011000010110001001100011

2. 命令

setbit

（1）格式

setbit设置 Bitmaps 中某个偏移量的值（0或1）

127.0.0.1:6379>setbit

* offset ：偏移量从0开始

（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，没有访问的用户自作0，用偏移量记做用户的 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

1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20
0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19
	↓					↓					↓				↓				↓
0	1	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	0	1	0	0	0	1

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

127.0.0.1:6379>setbit unique:users:20201106 1 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379>setbit unique:users:20201106 6 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379>setbit unique:users:20201106 11 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379>setbit unique:users:20201106 15 1
(integer) 0 
127.0.0.1:6379>setbit unique:users:20201106 19 1
(integer) 0

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。

getbit

（1）格式

getbit获取 Bitmaps 中某个偏移量的值

127.0.0.1:6379>getbit

获取键的第 offset 位的值（从0开始算）

（2）实例

获取 id =8的用户是否在2020-11-06这天访问过，返回0说明没访问过：

127.0.0.1:6379>getbit unique:users:20201106 8
(integer) 0
127.0.0.1:6379>getbit unique:users:20201106 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379>getbit unique:users:20201106 100
(integer) 0

注：因为100根本不存在，所以也是返回0

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[start end] 统计字符串从 start 字节到 end 字节比特值为1的数量

127.0.0.1:6379>bitcount

（2）实例

计算2020-11-06这天的独立访问用户数量

127.0.0.1:6379>bitcount unique:users:20201106
(integer) 5

start 和 end 代表起始和结束字节数，下面操作计算用户 id 在第1个字节到第3个字节之间的独立访问用户数量，对应的用户 id 是11,15,19。

127.0.0.1:6379>bitcount unique:users:20201106 1 3
(integer) 3

举例：K1【01000001 01000000 00000000 00100001】，对应【0,1,2,3】

bitcount K1 1 2  ：统计下标1、2字节组中 bit =1的个数，即01000000 00000000 >>>>1

bitcount K1 1 3  ：统计下标1、3字节组中 bit =1的个数，即01000000 00100001 >>>>3

bitcount K1 1 -2  ：统计下标1、3字节组中 bit =1的个数，即01000000 00000000 >>>>3

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

bitop

（1）格式

bitop and (or/not/xor)[key...]

127.0.0.1:6379>bittop

bitop 是一个复合操作，他可以做多个 Bitmaps 的 and （交集）、 or （并集）、 not （非）、xor （异或）操作并将结果保存在 destkey中。

（2）实例

2020-11-04日访问网站的 userid =1,2,5,9

setbit unique:users:20201104 1 1

setbit unique:users:20201104 2 1

setbit unique:users:20201104 5 1

setbit unique:users:20201104 9 1

2020-11-03日访问网站的 userid = 0,1,4,9

setbit unique:users:20201103 0 1

setbit unique:users:20201103 1 1

setbit unique:users:20201103 4 1

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

127.0.0.1:6379>bitop and unique:users:and:20201104_03 unique:users:20201103 unique:users:20201104
(integer) 2
127.0.0.1:6379>bitcount unique:users:and:20201104_03

		↓	↓			↓				↓
unique:users:20201104	0	1	1	0	0	1	0	0	0	1
	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9

                             ↓

	↓	↓			↓					↓
unique:users:20201103	1	1	0	0	1	0	0	0	0	1
	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9

  ↓

		↓								↓
unique:users:20201104_03	0	1	0	0	0	0	0	0	0	1
	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9

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 求并集

127.0.0.1:6379>bitop or unique:users:or:20201104_03 unique:users:20201103 unique:users:20201104
(integer) 2
127.0.0.1:6379>bitcount unique:users:or:20201104_03
(integer) 6

3. Bitmaps 与 set 对比

  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 存储一天活跃用户对比

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，假如该网站每天的嘟噜访问用户很少，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	100000	64位*100000=800KB
Bitmaps	1位	100000000	1位*100000000=12.5MB

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本文名称：Bitmaps-创新互联
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