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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
127.0.0.1:6379 get k1
aa 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
127.0.0.1:6379 BITCOUNT k1
(integer) 3
127.0.0.1:6379 set k1 aa
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
127.0.0.1:6379 set k2 aa
127.0.0.1:6379 set k3 aaa
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
\x9eBITPOS
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) -1BITFIFLD
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
OKaaa0110 00010110 00010110 0001
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) -62SET：
// 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
bbaINCRBY：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
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) 127SAT：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
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) 0FAIL：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
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) 97BITFIELD_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，欢迎关注丸趣 TV 行业资讯频道。
