redis的bitset实战

序

本文主要研究一下redis的bitset数据结构的用场

相关命令

SETBIT

时间复杂度为O(1)

setbit login.20180906 102400000 0
setbit login.20180905 201400000 1

GETBIT

时间复杂度为O(1)

getbit login.20180905 201400000

BITOP

时间复杂度为O(N)

bitop or login.9m.week1or login.20180905 login.20180906
getbit login.9m.week1or 201400000

主要做bitset的and、or、xor、not操作，结果存在新的bitset中，注意时间复杂度为O(N)

BITPOS

时间复杂度为O(N)

bitpos login.20180905 1

返回指定bitset中在指定起始位置中第一个出现指定值的offset，不传start，end默认估计是0,-1

BITCOUNT

时间复杂度为O(N)

bitcount login.20180905

统计bitset中出现1的个数

使用场景

假设有个签到的需求，要实现的功能如下：

展示当天是否已经签到，签到了不能再签到了

展示最近一周的或者最近一个月的签到情况/历史(可以只不详细记录到每天的签到时间，只记录每天是否签到)

判断是否连续签到，若本周连续签到，则给予抽奖机会

这里我们就可以使用redis的bitset来实现：

签到

boolean originValue = redisTemplate.opsForValue().setBit(uidYearKey,dayIndx,true);

这里的key由uid，year构成，然后offset采用day的index

每个uid每个year一个key的话，如果用户数过多可能造成redis的key太多

获取签到数据

BitSet bitSet = fromByteArrayReverse(redisTemplate.opsForValue().get(uidYearKey).getBytes());
public static BitSet fromByteArrayReverse(final byte[] bytes) {
final BitSet bits = new BitSet();
for (int i = 0; i < bytes.length * 8; i++) {
if ((bytes[i / 8] & (1 << (7 - (i % 8)))) != 0) {
bits.set(i);
}
}
return bits;
}

这里有个注意事项，java读取bytes从小到大是从右往左读(

大端

)，而redis存储的bytes从小到大是从左往右(

小端

)，因而这里读取bytes转为BitSet需要逆向一下

BitSet Range

public BitSet get(int fromIndex, int toIndex) {
//......
}

BitSet有个方法，可以根据index来进行range，之后就可以用新的BitSet进行相关统计，比如BitSet的cardinality

小结

对于bitset来说，其优点就是节省内存，如果直接把用户id作为offset来存储相应的值，这个相比hash来说，节省了很多空间。类似统计最近N天连续登陆的人的个数这类场景就可以使用bitset来实现。

对于bitset的操作要注意，各个操作的时间复杂度，如果是getbit、setbit则都是O(1)，bitop、bitcount、bitpos等都是O(N)，在N比较大的时候要注意，可能是潜在的慢查询

doc

setbit

getbit

bitop

bitpos

bitcount

Efficient analytics with Redis bitmaps

Be Careful With your Redis BitSets and Java

REDIS BITMAPS – FAST, EASY, REALTIME METRICS

Bitmaps vs. Sets to track Monthly Active Users in Redis

storing-hundreds-of-millions-of-simple-keys-in-282-mb-with-redis