前面介绍过 redis 的五种基本数据结构，如 String，List, Set, ZSet, Hash，这些属于相对常见了；在这些基本结果之上，redis 还提供了一些更高级的功能，如 geo, bitmap, hyperloglog，pub/sub，本文将主要介绍 Bitmap 的使用姿势以及其适用场景，主要知识点包括
bitmap 基本使用
日活统计应用场景中 bitmap 使用姿势
点赞去重应用场景中 bitmap 使用姿势
布隆过滤器 bloomfilter 基本原理及体验 case
I. 基本使用
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1. 配置
我们使用 SpringBoot 2.2.1.RELEASE来搭建项目环境，直接在pom.xml中添加 redis 依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
如果我们的 redis 是默认配置，则可以不额外添加任何配置；也可以直接在application.yml配置中，如下
spring:
redis:
host: 127.0.0.1
port: 6379
password:
2. 使用姿势
bitmap 主要就三个操作命令，setbit，getbit以及 bitcount
a. 设置标记
即setbit，主要是指将某个索引，设置为 1(设置 0 表示抹去标记)，基本语法如下
# 请注意这个index必须是数字，后面的value必须是0/1
setbit key index 0/1
复制代码
对应的 SpringBoot 中，借助 RestTemplate 可以比较容易的实现，通常有两种写法，都可以
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
/**
* 设置标记位
*
* @param key
* @param offset
* @param tag
* @return
*/
public Boolean mark(String key, long offset, boolean tag) {
return redisTemplate.opsForValue().setBit(key, offset, tag);
}
public Boolean mark2(String key, long offset, boolean tag) {
return redisTemplate.execute(new RedisCallback<Boolean>() {
@Override
public Boolean doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
return connection.setBit(key.getBytes(), offset, tag);
}
});
}
上面两种写法的核心区别，就是 key 的序列化问题，第一种写法使用默认的 jdk 字符串序列化，和后面的getBytes()会有一些区别，关于这个，有兴趣的小伙伴可以看一下我之前的博文: RedisTemplate 配置与使用#序列化问题
b. 判断存在与否
即 getbit key index，如果返回 1，表示存在否则不存在
/**
* 判断是否标记过
*
* @param key
* @param offest
* @return
*/
public Boolean container(String key, long offest) {
return redisTemplate.opsForValue().getBit(key, offest);
}
c. 计数
即 bitcount key，统计和
/**
* 统计计数
*
* @param key
* @return
*/
public long bitCount(String key) {
return redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() {
@Override
public Long doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException {
return redisConnection.bitCount(key.getBytes());
}
});
}
3. 应用场景
前面的基本使用比较简单，在介绍 String 数据结构的时候也提过，我们重点需要关注的是 bitmap 的使用场景，它可以干嘛用，什么场景下使用它会有显著的优势
日活统计
点赞
bloomfilter
上面三个场景虽有相似之处，但实际的应用场景还是些许区别，接下来我们逐一进行说明
a. 日活统计
统计应用或网站的日活，这个属于比较常见的 case 了，如果是用 redis 来做这个事情，首先我们最容易想到的是 Hash 结构，一般逻辑如下
根据日期，设置 key，如今天为 2020/10/13, 那么 key 可以为 app_20_10_13
其次当用户访问时，设置 field 为 userId, value 设置为 true
判断日活则是统计 map 的个数hlen app_20_10_13
上面这个逻辑有毛病么？当然没有问题，但是想一想，当我们的应用做的很 nb 的时候，每天的日活都是百万，千万级时，这个内存开销就有点吓人了
接下来我们看一下 bitmap 可以怎么做
同样根据日期设置 key
当用户访问时，index 设置为 userId，setbit app_20_10_13 uesrId 1
日活统计 bitcount app_20_10_13
简单对比一下上面两种方案
当数据量小时，且 userid 分布不均匀，小的为个位数，大的几千万，上亿这种，使用 bitmap 就有点亏了，因为 userId 作为 index，那么 bitmap 的长度就需要能容纳最大的 userId，但是实际日活又很小，说明 bitmap 中间有大量的空白数据
反之当数据量很大时，比如百万/千万，userId是连续递增的场景下，bitmap 的优势有两点：1.存储开销小， 2.统计总数快
c. 点赞
点赞的业务，最主要的一点是一个用户点赞过之后，就不能继续点赞了（当然某些业务场景除外），所以我们需要知道是否可以继续点赞
上面这个 hash 当然也可以实现，我们这里则主要讨论一下 bitmap 的实现逻辑
比如我们希望对一个文章进行点赞统计，那么我们根据文章 articleId 来生成 redisKey=like_1121，将 userId 作为 index
首先是通过getbit like_1121 userId 来判断是否点赞过，从而限制用户是否可以操作
Hash 以及 bitmap 的选择和上面的考量范围差不多
d. 布隆过滤器 bloomfilter
布隆过滤器可谓是大名鼎鼎了，我们这里简单的介绍一下这东西是啥玩意
底层存储为一个 bitmap
当来一个数据时，经过 n 个 hash 函数，得到 n 个数值
将 hash 得到的 n 个数值，映射到 bitmap，标记对应的位置为 1
如果来一个数据，通过 hash 计算之后，若这个 n 个值，对应的 bitmap 都是 1，那么表示这个数据可能存在；如果有一个不为 1，则表示这个数据一定不存在
请注意：不存在时，是一定不存在；存在时，则不一定
从上面的描述也知道，bloomfilter 的底层数据结构就是 bitmap，当然它的关键点在 hash 算法；根据它未命中时一定不存在的特性，非常适用于缓存击穿的问题解决
体验说明
Redis 的布隆过滤器主要针对>=4.0，通过插件的形式提供，项目源码地址为: github.com/RedisBloom/…，下面根据 readme 的说明，简单的体验一下 redis 中 bloomfilter 的使用姿势
# docker 方式安装
docker run -p 6379:6379 --name redis-redisbloom redislabs/rebloom:latest
# 通过redis-cli方式访问
docker exec -it redis-redisbloom bash
# 开始使用
# redis-cli
127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)
127.0.0.1:6379> bf.add newFilter hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.exists newFilter hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.exists newFilter hell
(integer) 0
复制代码
bloomfilter 的使用比较简单，主要是两个命令bf.add添加元素，bf.exists判断是否存在，请注意它没有删除哦
4. 小结
bitmap 位图属于一个比较精巧的数据结构，通常在数据量大的场景下，会有出现的表现效果；redis 本身基于 String 数据结构来实现 bitmap 的功能支持，使用方式比较简单，基本上就下面三个命令
setbit key index 1/0: 设置
getbit key index: 判断是否存在
bitcount key: 计数统计
本文也给出了 bitmap 的三个常见的应用场景
日活统计：主要借助bitcount来获取总数（后面会介绍，在日活十万百万以上时，使用 hyperLogLog 更优雅）
点赞: 主要借助setbit/getbit来判断用户是否赞过，从而实现去重
bloomfilter: 基于 bitmap 实现的布隆过滤器，广泛用于去重的业务场景中（如缓存穿透，爬虫 url 去重等）
总的来讲，bitmap 属于易用，巧用的数据结构，用得好即能节省内存也可以提高效率，用得不好貌似也不会带来太大的问题
