位图的最大优点之一是,它们在存储信息时通常可以节省大量空间。位图不是一个真实的数据类型,而是定义在字符串类型上的面向位的操作的集合。由于字符串类型是二进制安全的二进制大对象,并且最大长度是 512MB,适合于设置 2^32^ 个不同的位。位操作分为两组:常量时间单个位的操作,像设置一个位为 1 或者 0,或者获取该位的值。对一组位的操作,例如计算指定范围位的置位数量。1字节=1B=2^3^ b=8位 1KB=2^10^ B 1MB=2^10^KB 512MB=2^9^ X 2^10^KB X 2^10^B X 2^3^b = 2^32^b ; 我们上面知道了位图其实是一个字符串;那么其实我们也可以用get set来进行操作的;位图操作的是二进制;SETBIT key 索引 值0/1SETBIT 是设置二进制索引上的某个值为0或者还是1;如果设置了高索引位,则其余位置自动填充为0;刚刚设置的 key 为 f 在 第1、2、7 号为设置了1 其余的都是0;二进制表现形式是0110 0001 当然我们知道位图是用字符串来存的;可以用get命令来看看 输出来的是a;因为对于的ASCII码就是 a注意:一般我们看二进制的时候可能习惯的是从右边往左边看,但是索引的话还是从左边往右边数的;最左边的是以0号索引开始;GETBIT key 索引这里索引是位数索引通过SET 一次设置单个位图的所有位例如我们上面设置的位图 f;我们设置的时候只需了3次命令;如果我们知道这个值是多少 可以通过SET来直接设置;比如BITFIELD 设置多个位bitfield 有三个子指令,分别是get/set/incrby,它们都可以对指定位片段进行读写,但是最多只能处理 64 个连续的位,如果超过 64 位,就得使用多个子指令,bitfield 可以一次执行多个子指令BITFIELD key [GET type offset] [SET type offset value] [INCRBY type offset increment] [OVERFLOW WRAP|SAT|FAIL]BITCOUNT计算字符串中的设置位数(填充计数) 报告设置为1的位数。时间复杂度O(N) BITCOUNT key [start end]#start和end参数指的是字节的索引 不是位的索引例如设置一个字符串abcdeBITPOS 查找指定值为0或1的第一位。BITPOS key bit [start] [end]#start和end参数指的是字节的索引 不是位的索引还是value=abcde的值 他们的二进制分别为a=0110 0001 b=0110 0010 BITPOS mykey 1 0 0 表示找第一个字符a的第一个位是1的索引;那么a的第一个为是1的所以是1BITPOS mykey 1 1 1 表示找第二个字符b的第一个位是1的索引;a=0110 0001 b=0110 0010 我们自己数一下也就值得索引在9位counter(counterh2)位图的使用场景记录用户一年的签到情况假如有这么一个需求想要实现上面的需求. 最笨最笨的方法是当用户签到了就在数据库中插入一条数据; 然后需要的时候再查询出来;那么上面的需求也能满足;但是这种方式就太浪费内存了;一个用户一年365天就有最多365条数据;那么假如有1亿个用户 这数据是很庞大的;当然我们还是有很多聪明的方式来解决这个问题;这里就不讨论了;我们直接讨论如何用redis中的位图来实现;一年365天的签到情况;只有 签到了或者没签到两种情况;很适合用位图 0/1来做;一年只需要 365位就足够记录一个用户的签到情况了;365位,只需要46 个字节 (一个字节有8位) 就可以完全容纳下,这就大大节约了存储空间。可以设置功能上线当天比如2020-1-1为索引 0; 后面签到的时候日期做一个差值就可以算出来位数了;查询某个时间段的签到情况 redis中并没有批量查询的位图的命令;只有单个查询getbit ,所以只能一个个执行;为了减少网络开销;可以通过管道 或者写lua脚本来批量查询统计 用户的签到总天数 BITCOUNT uidkey 0 0BITCOUNT统计区间范围BITCOUNT key [start end]#start和end参数指的是字节的索引 不是位的索引像这种统计区间范围的还真不是很好统计; 因为start和end参数指的是字节的索引 不是位的索引 所以要做一些处理如上图所示 如何统计上面位索引5-25中的数据呢? 那么我们首先把最大和最小所以计算出来 他们分别在哪个字节索引中; 因为一个字节索引包含了8个位索引所以很好计算出来;5%8 取模运算 = 0; 25%8取模运算 = 3 位索引为5的在 字节索引为0的位图中 位索引为25的在字节索引为3的位图中 先去掉这首位字节 然后统计中间的位图BITCOUNT key 1 2 得到结果4再单独计算首尾的位数 位索引5 占用后面的 5 6 7 三个位 用getbit一个个查询出来为1 位索引25只占用 24 25 两个位 用getbit一个个查询出来为2 三个一起加起来就行了 4+1+2 = 7;实时统计在线人数和某个用户的在线状态如果只是实时统计在线人数我们可能直接用 redis中的incr 就可以很方便的统计; 但是如果我们还需要记录每个用户是否在线呢? 那么一般情况可能 每个用户id作为key 是否在线作为value存储; 那么这样也不是不可以 但是就是比较占用内存也没有什么必要那么通过位图来做就很方便和节约空间了每个用户占用一位; 就算用一亿个用户 那么占用的内存大概在 100000000/8b/1024B/1024MB 约等于 12MB ; 查询某个用户在线状态用getbit key 索引就行了 统计在线人数就更简单了 BITCOUNT那么我们来检测一下占用的内存是不是这样的;我们开启实时检测内存使用状态随时间监视RSS内存大小然后设置一下某个某个key位图设置完了之后 可以看到内存有变化从7.72->7.73 ; 接下来我们把第一亿位的索引也设置为1(这样做的目的是让这个key直接占用1亿个位)设置完成之后可以看到内存马上就要变化了从7.73->20.92 跟我们计算的大概12MB左右;BITCOUNT统计大数据量的性能问题在上面的例子中, 一亿位的数据量使用BITCOUNT进行统计; BITCOUNT 复杂度是O(N) ; 像get操作是O(1); 如果数据特别大的话可能会有性能问题; 官网是这样子说的:在内存在456字节大小的时候,BITCOUNT仍然与任何其他O(1) Redis命令(如GET或INCR )一样快。当位图很大时,有两种选择: