简介
redis的五种数据类型相信大家都非常清楚了，任何人问你基本都能脱口而出(string,hash,list,set,zset)。如果还不清楚，建议先看看redis基础，但是还有这几种类型很多人会忽略到。比如 Setbit(位操作)，GEO(地理位置信息)等等。
今天我们就来看一看setbit，看一看实际场景中到底是怎么用的，以及有哪些优势？
我们先来回顾一下setbit吧，大家知道位操作，只有两个值，0和1，8个位正好是1b，所以位操作是非常节省空间的一种操作。
setbit用法：
redis> SETBIT bit 10086 1 #把第10086个位置设置为1
(integer) 0
redis> GETBIT bit 10086 #获取第10086个位置的值 看是0还是1
(integer) 1
redis> GETBIT bit 100 # bit 默认被初始化为 0
(integer) 0
其实就是把某个位标记为1或者0而已，但是它的好处在于非常节省空间。另外既然是位，就会涉及到或运算或者与运算。
实例
场景: 1亿个用户，每个用户登陆/做任意操作，记为 今天活跃，否则记为不活跃。
每周评出: 有奖活跃用户: 连续7天活动
每月评,等等...
其实简单说就是统计一下连续7天(或者连续30天)有多少人连续登陆过。
咱们先来想一想传统的方案
很容易就会想到只要用户登陆了，我在表中插入一条数据，并且记录上对应的日期，然后用mysql里面的记录来逐个判断，类似于这样：
Userid date active
1 2020-07-27 1
1 2020-07-26 1
2 2020-07-27 1
...
但这样是存在一些问题的，主要的问题在于用户量高达1亿，每个用户登陆一次就远远的超过mysql的极限了，更不要说统计一星期了，而且用上group ,sum运算,计算也是非常慢的。所以在这种用户量大，而且统计比较简单的问题上，咱们可以运用位(setbit)操作来解决问题。
先分析一下思路，对于某一天来说，我们可以把这一天想像成一根小木棍，分成了不同的段落，每个段落对应的就是用户的位(因为有user_id)，默认值都是0，只要有人登陆了，就把对应的用户的位置标为1即可。
如上图所示，这个就是一天的登陆情况，user_id为6和user_id为8的用户登陆过。其余的都为没有登陆过。因为这个是位操作，所以占的空间很小，1亿的用户，所占的空间也就不到12M。
一天的问题咱们解决了，如何解决他们是否连续登陆过呢？
我们可以用上多个"木棍"
我们可以把每一天作为一个键，然后每天对用户登陆状态进行标记，在最后用每天做一个"与运算"就可以准确的知道哪些用户连续登陆了。
其实总结一下过程如下：
1. 记录用户登陆
每天按日期生成一个位图, 用户登陆后,把user_id位上的bit值置为1
2. 把1周的位图 and 计算
位上为1的，即是连续登陆的用户
代码实现如下：
redis 127.0.0.1:6379> setbit mon 100000000 0
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> setbit mon 3 1
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> setbit mon 5 1
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> setbit mon 7 1
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> setbit thur 100000000 0
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> setbit thur 3 1
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> setbit thur 5 1
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> setbit thur 8 1
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> setbit wen 100000000 0
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> setbit wen 3 1
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> setbit wen 4 1
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> setbit wen 6 1
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> bitop and res mon feb wen
(integer) 12500001
如上例，优点为：
1、节约空间, 1亿人每天的登陆情况,用1亿bit,约1200WByte,约10M 的字符就能表示
2、计算方便
