bitmap的相關(guān)命令有哪些

本篇內(nèi)容介紹了“bitmap的相關(guān)命令有哪些”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

1.使用場景

用戶上線次數(shù)統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)活躍用戶，簽到，點(diǎn)贊等具有標(biāo)識(shí)性功能

2.原理

就是通過一個(gè)bit位來表示某個(gè)元素對應(yīng)的值或者狀態(tài),其中的key就是對應(yīng)元素本身，是bit不是byte，1byte=8bit,優(yōu)點(diǎn)凸顯，就是賊雞兒省空間

空間占用、以及第一次分配空間需要的時(shí)間

在一臺(tái)2010MacBook Pro上，offset為2^32-1（分配512MB）需要～300ms，offset為2^30-1(分配128MB)需要～80ms，offset為2^28-1（分配32MB）需要～30ms，offset為2^26-1（分配8MB）需要8ms。<來自官方文檔>

大概的空間占用計(jì)算公式是：($offset/8/1024/1024)MB）

說起來bitmap不能算為一種新數(shù)據(jù)類型，只是set的擴(kuò)展

3.命令

溢出控制

用戶可以通過 OVERFLOW 命令以及以下展示的三個(gè)參數(shù)， 指定 BITFIELD 命令在執(zhí)行自增或者自減操作時(shí)， 碰上向上溢出（overflow）或者向下溢出（underflow）情況時(shí)的行為：

• WRAP ：使用回繞（wrap around）方法處理有符號(hào)整數(shù)和無符號(hào)整數(shù)的溢出情況。對于無符號(hào)整數(shù)來說， 回繞就像使用數(shù)值本身與能夠被儲(chǔ)存的最大無符號(hào)整數(shù)執(zhí)行取模計(jì)算， 這也是 C 語言的標(biāo)準(zhǔn)行為。對于有符號(hào)整數(shù)來說， 上溢將導(dǎo)致數(shù)字重新從最小的負(fù)數(shù)開始計(jì)算， 而下溢將導(dǎo)致數(shù)字重新從最大的正數(shù)開始計(jì)算。比如說， 如果我們對一個(gè)值為 127 的 i8 整數(shù)執(zhí)行加一操作， 那么將得到結(jié)果 -128 。

• SAT ：使用飽和計(jì)算（saturation arithmetic）方法處理溢出， 也即是說， 下溢計(jì)算的結(jié)果為最小的整數(shù)值， 而上溢計(jì)算的結(jié)果為最大的整數(shù)值。舉個(gè)例子， 如果我們對一個(gè)值為 120 的 i8 整數(shù)執(zhí)行加 10 計(jì)算， 那么命令的結(jié)果將為 i8 類型所能儲(chǔ)存的最大整數(shù)值 127 。與此相反， 如果一個(gè)針對 i8 值的計(jì)算造成了下溢， 那么這個(gè) i8 值將被設(shè)置為 -127 。

• FAIL ：在這一模式下， 命令將拒絕執(zhí)行那些會(huì)導(dǎo)致上溢或者下溢情況出現(xiàn)的計(jì)算， 并向用戶返回空值表示計(jì)算未被執(zhí)行。

需要注意的是， OVERFLOW 子命令只會(huì)對緊隨著它之后被執(zhí)行的 INCRBY 命令產(chǎn)生效果， 這一效果將一直持續(xù)到與它一同被執(zhí)行的下一個(gè) OVERFLOW 命令為止。在默認(rèn)情況下， INCRBY 命令使用 WRAP 方式來處理溢出計(jì)算。

4.優(yōu)點(diǎn)

省空間

5.缺點(diǎn)

暫無，雖然一個(gè)標(biāo)識(shí)位只能記錄一個(gè)用戶，那也夠用了畢竟你沒有2^32-1的數(shù)據(jù)量

6.實(shí)現(xiàn)場景點(diǎn)贊

新增redis方法setbit

//bitmap/** * Sets the bit at {@code offset} in value stored at {@code key}. * * @param key must not be {@literal null}. * @param offset * @param value * @since 1.5 * @see <a href="http://redis.io/commands/setbit">Redis Documentation: SETBIT</a> */Boolean setBit(K key, long offset, boolean value);/** setbit* */public Boolean setBitMap(String key,long commentDatailId,boolean value){return  redisTemplate.opsForValue().setBit(key,commentDatailId,value);}

在命令中value是標(biāo)識(shí)1或0的，也就是true/false對應(yīng)值

key:設(shè)置的key，比如日活，簽到，就用時(shí)間+id，那標(biāo)識(shí)點(diǎn)贊未點(diǎn)贊就用信息id即可

offset:即所占標(biāo)識(shí)位，一看就想起來偏移量

value:設(shè)置0/1

Boolean :返回0或1來標(biāo)識(shí)是否

boolean flag = redisService.setBitMap(userIdStr,commentDetailId,true);

以前的邏輯不變set之前判斷是否存在

if(redisService.getBitMap(userIdStr,commentDetailId)){    redisService.setBitMap(userIdStr,commentDetailId,true);}else{    redisService.setBitMap(userIdStr,commentDetailId,false);}

問題：如果我的id很大或者是uuid開始呢？

正常的id是不會(huì)的，但uuid有可能，如果是uuid可以使用uuid減去初始位來進(jìn)行放置

實(shí)現(xiàn)場景大數(shù)據(jù)量黑名單

此業(yè)務(wù)適合大數(shù)據(jù)量業(yè)務(wù)存儲(chǔ)的占用空間問題，而且基于redis速度不用擔(dān)心

日活統(tǒng)計(jì)

bitop and time moday thurday

1.節(jié)約空間，統(tǒng)計(jì)一億人每天的登錄情況，用一億bit，約1200WByte，約10M的字符就能表示（因?yàn)閎itop命令的返回值是保存到 time中的字符串的長度（以字節(jié)byte為單位），和輸入 key 中最長的字符串長度相等。即1億除以8bit=1250萬Byte）；

2.計(jì)算方便

性能：

??如果你的 bitmap 數(shù)據(jù)非常大，那么可以考慮使用以下兩種方法：

● 將一個(gè)大的 bitmap 分散到不同的 key 中，作為小的 bitmap 來處理。使用 Lua 腳本可以很方便地完成這一工作。

● 使用 BITCOUNT 的 start 和 end 參數(shù)，每次只對所需的部分位進(jìn)行計(jì)算，將位的累積工作(accumulating)放到客戶端進(jìn)行，并且對結(jié)果進(jìn)行緩存 (caching)。

何時(shí)使用：

??如果活躍用戶在百萬級(jí)別，使用Redis BitMap很劃算。

??如果活躍用戶很少，而用戶id都是10位以上的int。那就很浪費(fèi)內(nèi)存了，還不如使用set集合，然后求交集就可以了。

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