redis bitmap数据结构之java对等操作

　　在之前的文章中，我们有说过bitmap，bitmap在很多场景可以应用，比如黑白名单，快速判定，登录情况等等。总之，bitmap是以其高性能出名。其基本原理是一位存储一个标识，其他衍生知道咱就不说了，而redis就是以这种原生格式存储的。

　　实际上，redis是基于string的数据结构实现了bitmap的功能。

1. redis基本的bitmap操作命令

　　最基本的，redis的bitmap有设置和读取两个值，即 setbit/getbit, 非常容易理解，即设置某个标识为1，那么取值判定的时候，就可以得到true.

127.0.0.1:6379> setbit bm1 222 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> getbit bm1 222
(integer) 1

　　这很容易理解，也是最基本的。当然，它还提供其他的一些操作：BITCOUNT 做数据量统计, BITOP 做bitmap的交并差运算... 我们也不必过多讨论它。

2. java中的原生bitmap

　　可以说redis的bitmap实现相当之简单，所以java也就顺便实现了一个bitmap的版本：BitSet .

    @Test
    public void testJavaBitmap() {
        BitSet bitmap = new BitSet();
        bitmap.set(88);
        // exist = true
        boolean exist = bitmap.get(88);
        BitSet bitmap2 = new BitSet();
        bitmap2.set(99);
        // bitmap中将包含 [88, 99]
        bitmap.or(bitmap2);
    }

　　java中的bitmap实现，也是按位存储，但是是基于long的存储。

    /*
     * BitSets are packed into arrays of "words."  Currently a word is
     * a long, which consists of 64 bits, requiring 6 address bits.
     * The choice of word size is determined purely by performance concerns.
     */
    private final static int ADDRESS_BITS_PER_WORD = 6;

    /**
     * Sets the bit at the specified index to {@code true}.
     *
     * @param  bitIndex a bit index
     * @throws IndexOutOfBoundsException if the specified index is negative
     * @since  JDK1.0
     */
    public void set(int bitIndex) {
        if (bitIndex < 0)
            throw new IndexOutOfBoundsException("bitIndex < 0: " + bitIndex);

        int wordIndex = wordIndex(bitIndex);
        expandTo(wordIndex);

        words[wordIndex] |= (1L << bitIndex); // Restores invariants

        checkInvariants();
    }
    /**
     * Given a bit index, return word index containing it.
     */
    private static int wordIndex(int bitIndex) {
        return bitIndex >> ADDRESS_BITS_PER_WORD;
    }

　　所以，我们可以得出一个浅显的结论，bitmap很简单，一点都不神秘。但是，大道至简，它高性能，它自然还是有好处的，咱们该用还得用。显然，java版本的bitmap虽然很很好用，但是它只是应用级别的，只能在进程内使用，有太多的其他问题没考虑，所以咱们还得要依赖于redis的bitmap.

　　问题：如果我有很多的数字标识想要写入redis中，然后再进行读取判定，该怎么办呢？

　　很简单的，我们可以一个个地调用 setbit 命令，依次写入redis中。这自然能解决问题，但是明显会带来很多的网络io。

　　其次，我们可以使用pipeline调用setbit进行批量写入。这当然是一种优化方案，只是仍然不是最优。

　　那有没有什么更好的办法呢？

3. java和redis的bitmap互操作

　　对于批量的操作，redis是基于string实现，而java是基于bitset实现。其功能都基本差不多，判定、写入、交并差运算。那么，除了一个个按照各自语法进行添加外，有没有可能进行数据结构上的对等呢？

　　这个思路是很自然的，因为我们已经完全理解了各自的实现原理，为什么不呢？直接将BitSet转换为byte[]写入redis，直接将redis的bitmap当作string读出来不就可以了吗？

　　事实真是如此吗？实际上有点差别，原因是一个是大端存储，一个是小端存储。

　　比如：比如对于存储byte值: 00000010 , redis中会解释为偏移为6的值为1, 而在java中则会解析为数字2存在于bitmap中。也就是说两个的判定结果是不一样的，一个是6，一个是2。如果把java中的值给调换一下，变成 01000000，那么就和redis是一样的了。

　　而从redis中转变到java中，则需要将每个byte位做一逆向操作判定，具体实现如下：

    @Test
    public void testSetBitmapData2Redis() {
        //创建一个连接
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        // 正向设置redis bitmap
        String testBitmapKey = "mybitmap1";
        jedis.set(testBitmapKey.getBytes(),
                genRedisBitmap(2, 55, 133, 65537, 10_0000));
        Assert.assertEquals("bitmap取值不正确", true,
                jedis.getbit(testBitmapKey, 2L));
        Assert.assertEquals("bitmap取值不正确", true,
                jedis.getbit(testBitmapKey, 133L));
        Assert.assertEquals("bitmap取值不正确", true,
                jedis.getbit(testBitmapKey, 65537L));
        Assert.assertEquals("bitmap取值不正确", true,
                jedis.getbit(testBitmapKey, 10_0000L));
        Assert.assertEquals("bitmap取值不正确", false,
                jedis.getbit(testBitmapKey, 3L));
        //在redis中获取name值
        byte[] redisBitmapData = jedis.get("mybitmap1".getBytes());
        BitSet bitSet = convertRedisBitmapToJava(redisBitmapData);
        Assert.assertTrue("redisBitmap反解不正确", bitSet.get(2));
        Assert.assertTrue("redisBitmap反解不正确", bitSet.get(133));
        Assert.assertTrue("redisBitmap反解不正确", bitSet.get(65537));
        Assert.assertTrue("redisBitmap反解不正确", bitSet.get(10_0000));
        Assert.assertFalse("redisBitmap反解不正确", bitSet.get(332));
        jedis.close();
    }

    // 将redis的bitmap转换为java 的bitset
    private BitSet convertRedisBitmapToJava(byte[] redisBitmapData) {
        int len = redisBitmapData.length;
        BitSet bitSet = new BitSet();
        // 每个 byte 8位, 所以整个bitmap 的长度为 len * 8
        for (int i = 0; i < len * 8; i++) {
            byte currentSegment = redisBitmapData[i / 8];
            if(currentSegment == 0) {
                continue;
            }
            if((currentSegment & (1 << (7 - (i % 8) ) ) ) != 0 ) {
                bitSet.set(i);
            }
        }
        return bitSet;
    }

    // 生成redis的bitmap数据
    private byte[] genRedisBitmap(int... items) {
        BitSet bitSet = new BitSet();
        // 2 55 133
        for (int k : items) {
            bitSet.set(k);
        }
        byte[] targetBitmap = bitSet.toByteArray();
        convertJavaToRedisBitmap(targetBitmap);
        return targetBitmap;
    }

    // 将java中的字节数组转换为redis的bitmap数据形式
    private void convertJavaToRedisBitmap(byte[] bytes) {
        int len = bytes.length;
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            byte b1 = bytes[i];
            if(b1 == 0) {
                continue;
            }
            byte transByte = 0;
            for (byte j = 0; j < 8; j++) {
                transByte |= (b1 & (1 << j)) >> j << (7 -j);
            }
            bytes[i] = transByte;
        }
    }

　　经验证，将8位的byte进行位置反转，能够完美匹配两种数据结构。

　　如此一来，就可以轻松将整个bitmap进行初始化设置到redis中，从而在redis的bitmap中，使用 getbit 进行高效判定了。