这篇文章主要介绍了关于Redis中bitmap的原理和使用详解,BitMap即位图，使用每个位表示某种状态，适合处理整型的海量数据,本质上是哈希表的一种应用实现,需要的朋友可以参考下!

一、原理

先声明一下：Redis 有5种数据类型，而 BitMap 在 Redis 中并不是一个新的数据类型，其底层是 Redis 实现。

通常情况下，我们在 redis 中存储一个字符串，如：“big”，它的位图如下：

0.001kb = 1b = 8bit

所以，字符串“big”占3个字符，也就是24个bit位。

Redis 从 2.2.0 版本开始新增了 setbit，getbit，bitcount 等几个 bitmap 相关命令。虽然是新命令，但是并没有新增新的数据类型，因为 setbit 等命令只不过是在 set 上的扩展。

利用上述命令，Redis 可以操作二进制的位，可以取/改每一个位对应的值，简单写几个：

1. 127.0.0.1:6379 > set hello big 
2. "OK" 
3.   
4. 127.0.0.1:6379 > getbit hello 0 
5. "0" 
6.   
7. 127.0.0.1:6379 > getbit hello 1 
8. "1" 
9.   
10. 127.0.0.1:6379 > setbit hello 7 1 
11. "0" 
12.   
13. 127.0.0.1:6379 > get hello 
14. "cig" 

通过上面的例子，我们可以发现：

• getbit，setbit 可以对字符串进行位操作，可以获取/修改某位上的值；
• 字符串的位修改以后，字符串本身也发生了根本变化，big -> cig。

BitMap 原本的含义是用一个 bit 位来进行0或者1的设置，映射某个元素的状态。

由于一个比特位只能表示 0 和 1 两种状态，也就是说一个 bit 能存储的最多信息量是 2，所以 BitMap 能映射的状态有限，但是使用比特位的优势是能大量的节省内存空间。

二、BitMap 相关命令

在 Redis 中，Bitmap 是一串连续的2进制数字（0或1），所以，可以把 Bitmaps 想象成一个以比特位为单位的数组，数组的每一位所在的位置为偏移(offset)，数组的下标在 Bitmaps 中叫做偏移量，在 bitmap 上可执行AND,OR,XOR以及其它位操作。

1. # 设置值，其中value只能是 0 和 1 
2. setbit key offset value 
3.   
4. # 获取值 
5. getbit key offset 
6.   
7. # 获取指定范围内值为 1 的个数 
8. # start 和 end 以字节为单位 
9. bitcount key start end 
10.   
11. # BitMap间的运算 
12. # operations 位移操作符，枚举值 
13.   AND 与运算 & 
14.   OR 或运算 | 
15.   XOR 异或 ^ 
16.   NOT 取反 ~ 
17. # result 计算的结果，会存储在该key中 
18. # key1 … keyn 参与运算的key，可以有多个，空格分割，not运算只能一个key 
19. # 当 BITOP 处理不同长度的字符串时，较短的那个字符串所缺少的部分会被看作 0。返回值是保存到 destkey 的字符串的长度（以字节byte为单位），和输入 key 中最长的字符串长度相等。 
20. bitop [operations] [result] [key1] [keyn…] 
21.   
22. # 返回指定key中第一次出现指定value(0/1)的位置 
23. bitpos [key] [value] 

三、BitMap 空间计算

因为 BitMap 中的 bit 位 是 字符串的映射，字符串在 value 中的存储是有上限的，所以 BitMap 的valu额存储空间可以用相同的方式计算。

Redis 中字符串的最大长度是 512M，所以 BitMap 的 offset （偏移量）最大值为：

1. 512 * 1024 * 1024 * 8  =  2^32 

四、使用场景

1. 用户签到

很多网站都提供了签到功能，并且需要展示最近一个月的签到情况，这种情况可以使用 BitMap 来实现。 根据日期 offset = （今天是一年中的第几天） % （今年的天数），key = 年份：用户id。

如果需要将用户的详细签到信息入库的话，可以考虑使用一个一步线程来完成。

1. # 2021年第一天，用户Id = userId 的用户签到 
2. setbit 2021:userId 1 1 

2. 统计活跃用户（用户登陆情况）

使用日期作为 key，然后用户 id 为 offset，如果当日活跃过就设置为1。具体怎么样才算活跃这个标准大家可以自己指定。

假如：

• 20220101 活跃用户情况是： [1，0，1，1，0]
• 20220102 活跃用户情况是 ：[ 1，1，0，1，0 ]

统计连续两天活跃的用户总数：

1. bitop and dest1 20220101 20220102  
2. # dest1 中值为1的offset，就是连续两天活跃用户的ID 
3. bitcount dest1 

统计20220101 ~ 20220102 活跃过的用户总数：

1. bitop or dest2 20220101 20220102 
2. # dest2 中值为1的offset，就是两天都活跃的用户的ID 
3. bitcount dest2 

3. 统计用户在线状态

如果需要提供一个查询当前用户是否在线的接口，也可以考虑使用 BitMap ，即节约空间效率又高，只需要一个 key，然后用户 id 为 offset，如果在线就设置为 1，不在线就设置为 0。

1. # userId 登录，设置状态为1 
2. setbit key userId 1 
3.   
4. # 获取 userId 的状态：1 - 在线；0 - 不在线 
5. getbit key userId 

4. 实现布隆过滤器

布隆过滤器解决缓存穿透。

更多关于布隆过滤器的介绍请参考我写的文章：布隆(Bloom Filter)过滤器

五、总结

1. bigmap 基于最小的单位bit进行存储，最大优势是非常省空间；
2. 设置时候时间复杂度O(1)、读取时候时间复杂度O(n)，操作是非常快的；
3. 二进制数据的存储，进行相关计算的时候非常快，也能方便扩容；
4. 不要给一个很短的 bigmap 设置很长位的偏移量的值，这样有可能堵塞。