이 글은Redis의 실제적인 부분입니다. Redis+Bitmap을 사용하여 10억 단위의 대용량 데이터 통계를 달성하는 방법을 소개하는 글입니다.
모바일 애플리케이션의 비즈니스 시나리오에서는 이러한 정보를 저장해야 합니다. 키는 데이터 수집과 연결되어 있습니다. [관련 권장 사항:Redis 비디오 튜토리얼]
일반적인 시나리오는 다음과 같습니다:
일반적으로 우리가 직면하는 사용자 수와 방문 수는 엄청납니다. 수백만, 수천만 명의 사용자, 수천만 명, 심지어는 수십억 수준의 접속 정보까지.
그래서 우리는 대량의 데이터(예: 수십억)를 매우 효율적으로 계산할 수 있는 컬렉션 유형을 선택해야 합니다.
적절한 데이터 세트를 선택하는 방법은 무엇입니까? 먼저 일반적으로 사용되는 통계 모델을 이해하고 합리적인 데이터 이해를 통해 실질적인 문제를 해결해야 합니다.
4가지 통계 유형:
집계 통계
카디널리티 통계;
이 기사에서는
Binary 상태 통계 유형Bitmap이외의 확장 데이터 유형을 사용합니다. > 구현합니다.
Bitmap来实现。
文章涉及到的指令可以通过在线 Redis 客户端运行调试，地址：try.redis.io/，超方便的说。
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特别是刚开始跟别人合作的时候，不要去计较短期的回报，没有太大意义，更多的是锻炼自己的视野、视角以及解决问题的能力。
码哥，什么是二值状态统计呀？
也就是集合中的元素的值只有 0 和 1 两种，在签到打卡和用户是否登陆的场景中，只需记录签到(1)或未签到(0)，已登录(1)或未登陆(0)
Ma 형제님, 이진 상태 통계가 무엇인가요?
즉, 컬렉션에 포함된 요소의 값은 0과 1뿐입니다. 체크인과 체크인 및 사용자 로그인 여부를 나타내는 시나리오에서는key -> userId, 값 -> 0은 오프라인, 1 - 로그인Sign만 기록하면 됩니다. -in(1)또는체크인하지 않음(0),로그인함(1)또는로그인하지 않음(0)코드>. 사용자가 로그인했는지 여부를 결정하는 시나리오에서 Redis의 문자열 유형 구현을 사용한다고 가정합니다(
을 의미함). 100만 명의 사용자 상황에서 문자열 형태로 저장한다면 100만 개의 문자열을 저장해야 하므로 메모리를 너무 많이 소모하게 됩니다.
엄마 형제님, 문자열 유형의 메모리 오버헤드가 높은 이유는 무엇인가요?
buf: 바이트 배열, 실제 데이터 저장, Redis는 자동으로 배열 끝에 "를 추가합니다.
Bitmap 的底层数据结构用的是 String 类型的 SDS 数据结构来保存位数组，Redis 把每个字节数组的 8 个 bit 位利用起来，每个 bit 位 表示一个元素的二值状态（不是 0 就是 1）。
可以将 Bitmap 看成是一个 bit 为单位的数组，数组的每个单元只能存储 0 或者 1，数组的下标在 Bitmap 中叫做 offset 偏移量。
为了直观展示，我们可以理解成 buf 数组的每个字节用一行表示，每一行有 8 个 bit 位，8 个格子分别表示这个字节中的 8 个 bit 位，如下图所示：
8 个 bit 组成一个 Byte，所以 Bitmap 会极大地节省存储空间。这就是 Bitmap 的优势。
怎么用 Bitmap 来判断海量用户中某个用户是否在线呢？
Bitmap 提供了GETBIT、SETBIT操作，通过一个偏移值 offset 对 bit 数组的 offset 位置的 bit 位进行读写操作，需要注意的是 offset 从 0 开始。
只需要一个 key = login_status 表示存储用户登陆状态集合数据， 将用户 ID 作为 offset，在线就设置为 1，下线设置 0。通过GETBIT判断对应的用户是否在线。 50000 万 用户只需要 6 MB 的空间。
SETBIT 命令
SETBIT
设置或者清空 key 的 value 在 offset 处的 bit 值（只能是 0 或者 1）。
GETBIT 命令
GETBIT
获取 key 的 value 在 offset 处的 bit 位的值，当 key 不存在时，返回 0。
假如我们要判断 ID = 10086 的用户的登陆情况：
第一步，执行以下指令，表示用户已登录。
SETBIT login_status 10086 1
第二步，检查该用户是否登陆，返回值 1 表示已登录。
GETBIT login_status 10086
第三步，登出，将 offset 对应的 value 设置成 0。
SETBIT login_status 10086 0
在签到统计中，每个用户每天的签到用 1 个 bit 位表示，一年的签到只需要 365 个 bit 位。一个月最多只有 31 天，只需要 31 个 bit 位即可。
比如统计编号 89757 的用户在 2021 年 5 月份的打卡情况要如何进行？
key 可以设计成uid:sign:{userId}:{yyyyMM}，月份的每一天的值 - 1 可以作为 offset（因为 offset 从 0 开始，所以offset = 日期 - 1）。
第一步，执行下面指令表示记录用户在 2021 年 5 月 16 号打卡。
SETBIT uid:sign:89757:202105 15 1
第二步，判断编号 89757 用户在 2021 年 5 月 16 号是否打卡。
GETBIT uid:sign:89757:202105 15
第三步，统计该用户在 5 月份的打卡次数，使用BITCOUNT指令。该指令用于统计给定的 bit 数组中，值 = 1 的 bit 位的数量。
BITCOUNT uid:sign:89757:202105
这样我们就可以实现用户每个月的打卡情况了，是不是很赞。
如何统计这个月首次打卡时间呢？
Redis 提供了BITPOS key bitValue [start] [end]指令，返回数据表示 Bitmap 中第一个值为bitValue的 offset 位置。
在默认情况下， 命令将检测整个位图， 用户可以通过可选的start参数和end参数指定要检测的范围。
所以我们可以通过执行以下指令来获取 userID = 89757 在 2021 年 5 月份首次打卡日期：
BITPOS uid:sign:89757:202105 1
需要注意的是，我们需要将返回的 value + 1 ，因为 offset 从 0 开始。
在记录了一个亿的用户连续 7 天的打卡数据，如何统计出这连续 7 天连续打卡用户总数呢？
我们把每天的日期作为 Bitmap 的 key，userId 作为 offset，若是打卡则将 offset 位置的 bit 设置成 1。
key 对应的集合的每个 bit 位的数据则是一个用户在该日期的打卡记录。
一共有 7 个这样的 Bitmap，如果我们能对这 7 个 Bitmap 的对应的 bit 位做 『与』运算。
同样的 UserID offset 都是一样的，当一个 userID 在 7 个 Bitmap 对应对应的 offset 位置的 bit = 1 就说明该用户 7 天连续打卡。
结果保存到一个新 Bitmap 中，我们再通过BITCOUNT统计 bit = 1 的个数便得到了连续打卡 7 天的用户总数了。
Redis 提供了BITOP operation destkey key [key ...]这个指令用于对一个或者多个 键 = key 的 Bitmap 进行位元操作。
opration可以是and、OR、NOT、XOR。当BITOP处理不同长度的字符串时，较短的那个字符串所缺少的部分会被看作0。空的key也被看作是包含0的字符串序列。
便于理解，如下图所示：
3 个 Bitmap，对应的 bit 位做「与」操作，结果保存到新的 Bitmap 中。
操作指令表示将 三个 bitmap 进行 AND 操作，并将结果保存到 destmap 中。接着对 destmap 执行 BITCOUNT 统计。
// 与操作 BITOP AND destmap bitmap:01 bitmap:02 bitmap:03 // 统计 bit 位 = 1 的个数 BITCOUNT destmap
简单计算下 一个一亿个位的 Bitmap占用的内存开销，大约占 12 MB 的内存（10^8/8/1024/1024），7 天的 Bitmap 的内存开销约为 84 MB。同时我们最好给 Bitmap 设置过期时间，让 Redis 删除过期的打卡数据，节省内存。
思路才是最重要，当我们遇到的统计场景只需要统计数据的二值状态，比如用户是否存在、 ip 是否是黑名单、以及签到打卡统计等场景就可以考虑使用 Bitmap。
只需要一个 bit 位就能表示 0 和 1。在统计海量数据的时候将大大减少内存占用。
原文地址：https://juejin.cn/post/6999908907791417351
作者：码哥字节
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