怎么優(yōu)雅地使用Redis位圖操作

本篇內(nèi)容主要講解“怎么優(yōu)雅地使用Redis位圖操作”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“怎么優(yōu)雅地使用Redis位圖操作”吧!

在進入今天的主題前，先簡單地解釋下Redis中的位圖到底是什么。Redis官方文檔對于位圖的介紹如下：

位圖不是一個真實的數(shù)據(jù)類型，而是定義在字符串類型上的面向位的操作的集合。由于字符串類型是二進制安全的二進制大對象，并且最大長度是 512MB，適合于設(shè)置 2^32個不同的位。

位操作分為兩組：常量時間單個位的操作，像設(shè)置一個位為 1 或者 0，或者獲取該位的值。對一組位的操作，例如計算指定范圍位的置位數(shù)量。

位圖的最大優(yōu)勢是有時是一種非常顯著的節(jié)省空間來存儲信息的方式。例如，在一個系統(tǒng)中，不同用戶由遞增的用戶 ID 來表示，可以使用 512MB 的內(nèi)存來表示 400 萬用戶的單個位信息（例如他們是否需要接收信件）。

簡而言之，位圖操作是用來操作比特位的，其優(yōu)點是節(jié)省內(nèi)存空間。為什么可以節(jié)省內(nèi)存空間呢？假如我們需要存儲100萬個用戶的登錄狀態(tài)，使用位圖的話最少只需要100萬個比特位（比特位1表示登錄，比特位0表示未登錄）就可以存儲了，而如果以字符串的形式存儲，比如說以userId為key，是否登錄（字符串“1”表示登錄，字符串“0”表示未登錄）為value進行存儲的話，就需要存儲100萬個字符串了，相比之下使用位圖存儲占用的空間要小得多，這就是位圖存儲的優(yōu)勢。

位圖常用操作

位圖的常用操作如下：

·setbit

設(shè)置特定key對應(yīng)的比特位的值。

·getbit

獲取特定key對應(yīng)的比特位的值。

·bitcount

統(tǒng)計給定key對應(yīng)的字符串比特位為1的數(shù)量。

使用位圖存儲用戶登錄狀態(tài)

位圖的常見應(yīng)用是用來存儲狀態(tài)值，比如存儲用戶的登錄狀態(tài)。

假設(shè)我們現(xiàn)在有一個需求，需要記錄用戶注冊以來每天的登錄狀態(tài)，那么我們就可以以用戶id為key，然后以日期或者日期的偏移量作為下標，將登錄狀態(tài)存儲到對應(yīng)的比特位中，這樣就可以很方便地獲取用戶某一天的登錄狀態(tài)了。

接下來看代碼：

public class UserLoginStatusService { 
 
    private static final String host="111.111.111.111"; 
 
    private static final int port=6379; 
 
    private static final Jedis jedis=new Jedis(host,port); 
 
    //日期的初始值（也可以理解為用戶的注冊時間）， 
    //下文需要使用日期的偏移量作為redis位圖的offset， 
    //因此需要將要保存登錄狀態(tài)的日期減去該初始日期。 
    //這里使用了Java 8的新日期API 
    private static final LocalDate beginDate=LocalDate.of(2018,1,1); 
 
    static { 
        jedis.connect(); 
    } 
 
    public void setLoginStatus(String userId, LocalDate date,boolean isLogin){ 
        long offset = getDateDuration(beginDate, date); 
        jedis.setbit(userId,offset,isLogin); 
    } 
 
    public boolean getLoginStatus(String userId,LocalDate date){ 
        long offset = getDateDuration(beginDate, date); 
        return jedis.getbit(userId,offset); 
    } 
 
    private long getDateDuration(LocalDate start ,LocalDate end){ 
        return start.until(end, ChronoUnit.DAYS); 
    } 
 
    public static void main(String[] args) { 
        UserLoginStatusService userLoginStatusService=new UserLoginStatusService(); 
        String userId="user_1"; 
        LocalDate today = LocalDate.now(); 
        userLoginStatusService.setLoginStatus(userId,today,true); 
        boolean todayLoginStatus = userLoginStatusService.getLoginStatus(userId, today); 
        System.out.println(String.format("The loginStatus of %s in %s is %s",userId,today,todayLoginStatus)); 
        LocalDate yesterday = LocalDate.now().minusDays(1); 
        boolean yesterdayLoginStatus = userLoginStatusService.getLoginStatus(userId, yesterday); 
        System.out.println(String.format("The loginStatus of %s in %s is %s",userId,yesterday,yesterdayLoginStatus)); 
    } 
 
}

代碼不復(fù)雜，我們在main方法中設(shè)置當天的登錄狀態(tài)為true，然后分別查出當天的登錄狀態(tài)和昨天的登錄狀態(tài)，由于redis位圖的比特位默認是0，所以該代碼的正確輸出應(yīng)該是今天已登錄，昨天未登錄，我們運行一次看看結(jié)果。

從程序運行結(jié)果來看，Redis的位圖確實滿足了我們的需求，且兼有節(jié)省存儲空間的優(yōu)點。

使用位圖統(tǒng)計登錄天數(shù)

接下來我們有一個新需求，就是統(tǒng)計某個用戶注冊后前10天的登錄天數(shù)，Redis中有個bitcount命令，可以統(tǒng)計某個字符串中的比特位為1的數(shù)量，其還有2個參數(shù)start和end，表示要統(tǒng)計的范圍，咋一看好像可以用來實現(xiàn)我們這個需求，但是這里有一個坑需要注意下，bitcount命令的start和end參數(shù)指的是字節(jié)的索引，而不是比特位的索引，而我們?nèi)绻褂梦粓D來統(tǒng)計某個用戶注冊后前10天的登錄天數(shù)的話，需要統(tǒng)計的是比特位索引從0到9的比特值為1的數(shù)量，所以直接使用bitcount命令顯然是無法滿足要求的。那么假如說我們一定要用位圖來存儲登錄狀態(tài)呢，應(yīng)該咋辦呢？其實辦法還是有的。我們可以先拿到比特位索引從0到9所在的字節(jié)數(shù)組，再將該字節(jié)數(shù)組解析成二進制形式，進而統(tǒng)計出比特位索引從0到9比特值為1的數(shù)量。

要拿到比特位索引所在的字節(jié)在字節(jié)數(shù)組中的下標比較簡單，只要將比特位索引除以8（一個字節(jié)包含8個比特位）再向下取整就行了。接下來就是使用redis的getrange命令來截取字節(jié)數(shù)組了。

拿到了字節(jié)數(shù)組，接下來就是解析字節(jié)數(shù)組，統(tǒng)計其中比特值為1的數(shù)量了。我們先從最簡單的單個字節(jié)說起，假設(shè)一個字節(jié)的各個比特位的值如下：

我們設(shè)比特位索引為index，假如我們要計算比特位為7的比特值，只需要將原值直接跟1進行與運算就行了。要計算比特位為6的比特值，只需要將原值右移1位，再跟1進行與運算。以此類推，要計算第index位的比特值，只需要先右移(7-index)位，再跟1進行與運算即可。

只要能夠統(tǒng)計出截取出來的的字節(jié)數(shù)組中比特位的值為1的數(shù)量，接下來再減去不包含在對應(yīng)比特索引中的比特值為1的數(shù)量，即可統(tǒng)計出給定的比特索引范圍內(nèi)比特值為1的數(shù)量。

這么說有點拗口，我們以上述例子為例進行講解吧。我們要統(tǒng)計出用戶注冊后前10天的登錄天數(shù)，如果用位圖存儲用戶登錄狀態(tài)，位圖中的索引為注冊天數(shù)的話，那么我們需要統(tǒng)計比特索引從0到9的比特值為1的數(shù)量，才能計算出該用戶注冊后前10天的登錄天數(shù)。

我們先計算出比特索引從0到9包含在哪一段字節(jié)數(shù)組中，前面說了，只需要將對應(yīng)的索引除以8，再向下取整就行了。從而可以得知比特位索引從0到9對應(yīng)的是下標從0到1的字節(jié)數(shù)組。

接下來使用getrange命令截取該字節(jié)數(shù)組，假設(shè)其值如下：

假設(shè)比特索引0到9對應(yīng)的字節(jié)數(shù)組的比特值情況如上所示，我們需要統(tǒng)計的是第一個字節(jié)（下標為0）中的0到7位中比特值為1的數(shù)量，再加上第二個字節(jié)（下標為1）中的第0到1位中比特值為1的數(shù)量。加起來剛好10位，也就是對應(yīng)用戶注冊前10天的登錄天數(shù)。當然我們也可以統(tǒng)計出這2個字節(jié)中的比特值為1的總數(shù)，再減去第二個字節(jié)的從2到7位（上述表格標紅的地方）中比特值為1的數(shù)量，也可統(tǒng)計出該用戶注冊后前10天的登錄天數(shù)。本文用的是第二種方法。

接下來上代碼：

private static final int BIT_AMOUNT_IN_ONE_BYTE =8; 
 
    private Jedis jedis; 
 
 
    public int bitCountByBitIndex(String key, long startBitIndex, long endBitIndex) { 
        int startByteIndex = getByteIndexInTheBytes(startBitIndex); 
        int endByteIndex = getByteIndexInTheBytes(endBitIndex); 
        byte[] bytes = jedis.getrange(key.getBytes(), startByteIndex, endByteIndex); 
        int totalBitInBytes = getTotalBitInBytes(bytes); 
        int startBitIndexInFirstByte = getBitIndexInTheByte(startBitIndex); 
        int endBitIndexInLastByte = getBitIndexInTheByte(endBitIndex); 
        byte firstByte = bytes[0]; 
        byte lastByte = bytes[bytes.length-1]; 
        for(int i=7;i>(BIT_AMOUNT_IN_ONE_BYTE-1-startBitIndexInFirstByte);i--){ 
            if(((firstByte>>i)&1)==1){ 
                totalBitInBytes--; 
            } 
        } 
        for(int i=0;i<(BIT_AMOUNT_IN_ONE_BYTE-1-endBitIndexInLastByte);i++){ 
            if(((lastByte>>i)&1)==1){ 
                totalBitInBytes--; 
            } 
        } 
 
        return totalBitInBytes; 
    } 
 
    private int getTotalBitInBytes(byte[] bytes){ 
        int count=0; 
        for(byte b:bytes){ 
            for(int i = 0; i< BIT_AMOUNT_IN_ONE_BYTE; i++){ 
                if(((b>>i)&1)==1){ 
                    count++; 
                } 
            } 
        } 
        return count; 
    } 
 
    private int getByteIndexInTheBytes(long offset){ 
        return (int) offset/ BIT_AMOUNT_IN_ONE_BYTE; 
    } 
 
    private int getBitIndexInTheByte(long offset){ 
        return (int)(offset-offset/ BIT_AMOUNT_IN_ONE_BYTE * BIT_AMOUNT_IN_ONE_BYTE); 
    }

代碼就不注釋了，整體思路已經(jīng)在上面講解了。

當然要實現(xiàn)本文所述的功能，也不一定非要這么做，還是有其他的方案的。比如：可以將放入位圖的offset統(tǒng)一乘以8（一個字節(jié)占8比特），這樣一來就可以直接用redis的bitcount來統(tǒng)計對應(yīng)索引范圍內(nèi)的比特值為1的數(shù)量了，當然這種方案的缺點也相當明顯，就是浪費內(nèi)存，因為原先只需要1比特存儲的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在需要8比特存儲，所以這種方案不能很好地利用位圖索引節(jié)省存儲空間的特點。

到此，相信大家對“怎么優(yōu)雅地使用Redis位圖操作”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進入相關(guān)頻道進行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！