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本文主要介绍BitMap的算法思想，以及开源工具类JavaEWAH、RoaringBitmap的简单用法。

一、BitMap

介绍

BitMap使用bit位，来标记元素对应的Value。该算法能够节省存储空间。

假设一个场景，要存0-7以内的数字[3,5,6,1,2]，尽可能的节省空间。

一种思路就是单纯使用数组存储，但如果数据量放大百万倍甚至千万倍呢，数组的所占用的内存会非常大。

另一种思路是使用BitMap。

表示[3,5,7,1,2]，我们可以用8bit的空间来存储，每个数字都在对应的位置中以1的方式表示。

位置7

位置 6

位置 5

位置 4

位置 3

位置 2

位置 1

位置 0

1

0

1

0

1

1

1

0

若将上述BitMap看作是存储用户的标签，如信用卡逾期标签，位置看成用户ID，则若需要查询哪些用户有信用卡逾期的行为(标签)，就非常容易查询统计了。

二、RoaringBitmap

文档中怎么说？

Bitsets, also called bitmaps, are commonly used as fast data structures. Unfortunately, they can use too much memory. To compensate, we often use compressed bitmaps.

BitMap通常被用作快速查询的数据结构，但它太占内存了。解决方案是，对BitMap进行压缩。

Roaring bitmaps are compressed bitmaps which tend to outperform conventional compressed bitmaps such as WAH, EWAH or Concise. In some instances, roaring bitmaps can be hundreds of times faster and they often offer significantly better compression. They can even be faster than uncompressed bitmaps.

Roaring bitmaps是一种超常规的压缩BitMap。它的速度比未压缩的BitMap快上百倍。

简单使用

引入依赖

org.roaringbitmap

RoaringBitmap

0.8.1

测试代码

@SpringBootTest

@RunWith(SpringRunner.class)

public class TestRoaringbitmap {

@Test

public void test(){

//向rr中添加1、2、3、1000四个数字

RoaringBitmap rr = RoaringBitmap.bitmapOf(1,2,3,1000);

//创建RoaringBitmap rr2

RoaringBitmap rr2 = new RoaringBitmap();

//向rr2中添加10000-12000共2000个数字

rr2.add(10000L,12000L);

//返回第3个数字是1000，第0个数字是1，第1个数字是2，则第3个数字是1000

rr.select(3);

//返回value = 2 时的索引为 1。value = 1 时，索引是 0 ，value=3的索引为2

rr.rank(2);

//判断是否包含1000

rr.contains(1000); // will return true

//判断是否包含7

rr.contains(7); // will return false

//两个RoaringBitmap进行or操作，数值进行合并，合并后产生新的RoaringBitmap叫rror

RoaringBitmap rror = RoaringBitmap.or(rr, rr2);

//rr与rr2进行位运算，并将值赋值给rr

rr.or(rr2);

//判断rror与rr是否相等，显然是相等的

boolean equals = rror.equals(rr);

if(!equals) throw new RuntimeException(\"bug\");

// 查看rr中存储了多少个值，1,2,3,1000和10000-12000，共2004个数字

long cardinality = rr.getLongCardinality();

System.out.println(cardinality);

//遍历rr中的value

for(int i : rr) {

System.out.println(i);

}

//这种方式的遍历比上面的方式更快

rr.forEach((Consumer super Integer>) i -> {

System.out.println(i.intValue());

});

}

}

三、JavaEWAH

引入依赖

com.googlecode.javaewah

JavaEWAH

1.1.6

测试代码

@SpringBootTest

@RunWith(SpringRunner.class)

public class TestJavaEWAH {

@Test

public void test(){

EWAHCompressedBitmap ewahBitmap1 = EWAHCompressedBitmap.bitmapOf(0, 2, 55, 64, 1 << 30);

EWAHCompressedBitmap ewahBitmap2 = EWAHCompressedBitmap.bitmapOf(1, 3, 64,1 << 30);

//bitmap 1: {0,2,55,64,1073741824}

System.out.println(\"bitmap 1: \" + ewahBitmap1);

//bitmap 2: {1,3,64,1073741824}

System.out.println(\"bitmap 2: \" + ewahBitmap2);

//是否包含value=64，返回为true

System.out.println(ewahBitmap1.get(64));

//获取value的个数，个数为5

System.out.println(ewahBitmap1.cardinality());

//遍历所有value

ewahBitmap1.forEach(integer -> {

System.out.println(integer);

});

//进行位或运算

EWAHCompressedBitmap orbitmap = ewahBitmap1.or(ewahBitmap2);

//返回bitmap 1 OR bitmap 2: {0,1,2,3,55,64,1073741824}

System.out.println(\"bitmap 1 OR bitmap 2: \" + orbitmap);

//memory usage: 40 bytes

System.out.println(\"memory usage: \" + orbitmap.sizeInBytes() + \" bytes\");

//进行位与运算

EWAHCompressedBitmap andbitmap = ewahBitmap1.and(ewahBitmap2);

//返回bitmap 1 AND bitmap 2: {64,1073741824}

System.out.println(\"bitmap 1 AND bitmap 2: \" + andbitmap);

//memory usage: 32 bytes

System.out.println(\"memory usage: \" + andbitmap.sizeInBytes() + \" bytes\");

//序列化与反序列化

try {

ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();

ewahBitmap1.serialize(new DataOutputStream(bos));

EWAHCompressedBitmap ewahBitmap1new = new EWAHCompressedBitmap();

byte[] bout = bos.toByteArray();

ewahBitmap1new.deserialize(new DataInputStream(new ByteArrayInputStream(bout)));

System.out.println(\"bitmap 1 (recovered) : \" + ewahBitmap1new);

} catch (IOException e) {

e.printStackTrace();

}

}

}

参考文档

[1]: BitMap算法详解

[2]: 漫画：Bitmap算法 整合版

[3]: RoaringBitmap GitHub项目文档

[4]: JavaEWAH GitHub项目文档