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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新闻标题：Bitmaps-创新互联
文章URL：
http://cdkjz.cn/article/dspsjg.html
