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
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GETBIT

时间复杂度为O(1)

getbit login.20180905 201400000
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BITOP

时间复杂度为O(N)

bitop or login.9m.week1or login.20180905 login.20180906
getbit login.9m.week1or 201400000
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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
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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
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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);
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• 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;}
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• 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) {//......
}
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• 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