今天无意中看到了redis的一些基本应用场景，记录一下bitmap的用法，觉得比较实用。

下面摘取看到的内容

位操作（大数据处理）

用于数据量上亿的场景下，例如几亿用户系统的签到，去重登录次数统计，某用户是否在线状态等等。

想想一下腾讯10亿用户，要几个毫秒内查询到某个用户是否在线，你能怎么做？千万别说给每个用户建立一个key，然后挨个记（你可以算一下需要的内存会很恐怖，而且这种类似的需求很多，腾讯光这个得多花多少钱。。）好吧。这里要用到位操作——使用setbit、getbit、bitcount命令。

原理是：

redis内构建一个足够长的数组，每个数组元素只能是0和1两个值，然后这个数组的下标index用来表示我们上面例子里面的用户id（必须是数字哈），那么很显然，这个几亿长的大数组就能通过下标和元素值（0和1）来构建一个记忆系统，上面我说的几个场景也就能够实现。用到的命令是：setbit、getbit、bitcount

通过这种方法，可以在redis服务器上迅速获取到想要的结果

先简单描述下bitmap用法

getbit 

字符串值指定偏移量上的位(bit)。

当偏移量 OFFSET 比字符串值的长度大，或者 key 不存在时，返回 0 。

# 对不存在的 key 或者不存在的 offset 进行 GETBIT， 返回 0redis> EXISTS bit
(integer) 0redis> GETBIT bit 10086
(integer) 0# 对已存在的 offset 进行 GETBITredis> SETBIT bit 10086 1
(integer) 0redis> GETBIT bit 10086
(integer) 1

setbit

Redis Setbit 命令用于对 key 所储存的字符串值，设置或清除指定偏移量上的位(bit)。

redis> SETBIT bit 10086 1
(integer) 0redis> GETBIT bit 10086
(integer) 1redis> GETBIT bit 100   # bit 默认被初始化为 0
(integer) 0

bitcount

BITCOUNT key [start] [end]

计算给定字符串中，被设置为 1 的比特位的数量。

一般情况下，给定的整个字符串都会被进行计数，通过指定额外的 start 或 end 参数，可以让计数只在特定的位上进行。

start 和 end 参数的设置和 GETRANGE 命令类似，都可以使用负数值： 比如 -1 表示最后一个字节， -2 表示倒数第二个字节，以此类推。

不存在的 key 被当成是空字符串来处理，因此对一个不存在的 key 进行 BITCOUNT 操作，结果为 0 。

redis> BITCOUNT bits
(integer) 0redis> SETBIT bits 0 1          # 0001
(integer) 0redis> BITCOUNT bits
(integer) 1redis> SETBIT bits 3 1          # 1001
(integer) 0redis> BITCOUNT bits
(integer) 2

具体用例：

模式：使用 bitmap 实现用户上线次数统计

Bitmap 对于一些特定类型的计算非常有效。

假设现在我们希望记录自己网站上的用户的上线频率，比如说，计算用户 A 上线了多少天，用户 B 上线了多少天，诸如此类，以此作为数据，从而决定让哪些用户参加 beta 测试等活动 —— 这个模式可以使用 SETBIT 和 BITCOUNT 来实现。

比如说，每当用户在某一天上线的时候，我们就使用 SETBIT ，以用户名作为 key ，将那天所代表的网站的上线日作为 offset 参数，并将这个 offset 上的为设置为 1 。

举个例子，如果今天是网站上线的第 100 天，而用户 peter 在今天阅览过网站，那么执行命令 SETBIT peter 100 1 ；如果明天 peter 也继续阅览网站，那么执行命令 SETBIT peter 101 1 ，以此类推。

当要计算 peter 总共以来的上线次数时，就使用 BITCOUNT 命令：执行 BITCOUNT peter ，得出的结果就是 peter 上线的总天数。

性能

前面的上线次数统计例子，即使运行 10 年，占用的空间也只是每个用户 10*365 比特位(bit)，也即是每个用户 456 字节。对于这种大小的数据来说， BITCOUNT 的处理速度就像 GET 和 INCR 这种 O(1) 复杂度的操作一样快。

如果你的 bitmap 数据非常大，那么可以考虑使用以下两种方法：

将一个大的 bitmap 分散到不同的 key 中，作为小的 bitmap 来处理。使用 Lua 脚本可以很方便地完成这一工作。
使用 BITCOUNT 的 start 和 end 参数，每次只对所需的部分位进行计算，将位的累积工作(accumulating)放到客户端进行，并且对结果进行缓存 (caching)。

更详细的实现可以参考博文(墙外) Fast, easy, realtime metrics using Redis bitmaps 。

假若统计一天的活跃用户

只需要setbit login_count user_id 1 这样就能快速解决问题。

几天的话就需要每天一个bitmap做交集

若时间过长 建议把数据累加出来、爬日志或者直接sql进行操作。

欢迎补充

参考：http://redisdoc.com/string/setbit.html