https://blog.csdn.net/paul_wei2008/article/details/53366588

Bitmap以及Redis Bitmaps快速入門（Crash Course on Bitmap and Redis Bitmaps）

Bitmap(即Bitset)
? ? Bitmap是一串連續(xù)的2進制數(shù)字（0或1），每一位所在的位置為偏移(offset)，在bitmap上可執(zhí)行AND,OR,XOR以及其它位操作。


位圖計數(shù)（Population Count）

? ? 位圖計數(shù)統(tǒng)計的是bitmap中值為1的位的個數(shù)。位圖計數(shù)的效率很高，例如，一個bitmap包含10億個位，90%的位都置為1，在一臺MacBook Pro上對其做位圖計數(shù)需要21.1ms。SSE4甚至有對整形(integer)做位圖計數(shù)的硬件指令。

Redis Bitmaps

? ? Redis允許使用二進制數(shù)據(jù)的Key(binary keys) 和二進制數(shù)據(jù)的Value(binary values)。Bitmap就是二進制數(shù)據(jù)的value。Redis的 setbit(key, offset, value)操作對指定的key的value的指定偏移(offset)的位置1或0，時間復(fù)雜度是O(1)。

?

一個簡單的例子：日活躍用戶

? ? 為了統(tǒng)計今日登錄的用戶數(shù)，我們建立了一個bitmap,每一位標識一個用戶ID。當(dāng)某個用戶訪問我們的網(wǎng)頁或執(zhí)行了某個操作，就在bitmap中把標識此用戶的位置為1。在Redis中獲取此bitmap的key值是通過用戶執(zhí)行操作的類型和時間戳獲得的。

這個簡單的例子中，每次用戶登錄時會執(zhí)行一次redis.setbit(daily_active_users, user_id, 1)。將bitmap中對應(yīng)位置的位置為1，時間復(fù)雜度是O(1)。統(tǒng)計bitmap結(jié)果顯示有今天有9個用戶登錄。Bitmap的key是daily_active_users，它的值是1011110100100101。

? ? 因為日活躍用戶每天都變化，所以需要每天創(chuàng)建一個新的bitmap。我們簡單地把日期添加到key后面，實現(xiàn)了這個功能。例如，要統(tǒng)計某一天有多少個用戶至少聽了一個音樂app中的一首歌曲，可以把這個bitmap的redis key設(shè)計為play:yyyy-mm-dd-hh。當(dāng)用戶聽了一首歌曲，我們只是簡單地在bitmap中把標識這個用戶的位置為1，時間復(fù)雜度是O(1)。

[java]?
?

• Redis.setbit(play:yyyy-mm-dd, user_id, 1)??

Redis.setbit(play:yyyy-mm-dd, user_id, 1)
? ? 今天聽過歌曲的用戶就是key是play:yyyy-mm-dd的bitmap的位圖計數(shù)。如果要按周或月統(tǒng)計，只要對這周或這個月的所有bitmap求并集，得出新的bitmap，在對它做位圖計數(shù)

?? 利用這些bitmap做其它復(fù)雜的統(tǒng)計也非常容易。例如，統(tǒng)計11月聽過歌曲的高級用戶(premium user)：
(play:2011-11-01∪ play:2011-11-02∪ … ∪ play:2011-11-30)∩premium:2011-11

?

1億2千8百萬用戶的性能比較(Performance comparison using 128 million users)

? ? 下面的表格顯示了在1億2千8百萬用戶上完成的時間粒度為1天，一周，一個月的用戶統(tǒng)計的時間消耗比較。

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/davidwang456/articles/9314662.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Redis BitMap适应场景的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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