Redis 中bitMap使用及实现访问量
1. Bitmap 是什么
Bitmap(也称为位数组或者位向量等)是一种实现对位的操作的'数据结构',在数据结构加引号主要因为:
Bitmap 本身不是一种数据结构,底层实际上是字符串,可以借助字符串进行位操作。
Bitmap 单独提供了一套命令,所以与使用字符串的方法不太相同。可以把 Bitmaps 想象成一个以位为单位的数组,数组的每个单元只能存储 0 和 1,数组的下标在 Bitmap 中叫做偏移量 offset。
2.占用存储空间
如上我们知道 Bitmap 本身不是一种数据结构,底层实际上使用字符串来存储。由于 Redis 中字符串的最大长度是 512 MB字节,所以 BitMap 的偏移量 offset 值也是有上限的,其最大值是:8 * 1024 * 1024 * 512 = 2^32。由于 C 语言中字符串的末尾都要存储一位分隔符,所以实际上 BitMap 的偏移量 offset 值上限是:2^32-1。Bitmap 实际占用存储空间取决于 BitMap 偏移量 offset 的最大值,占用字节数可以用 (max_offset / 8) + 1 公式来计算或者直接借助底层字符串函数 strlen 来计算:

需要注意的是,在第一次初始化 Bitmap 时,假如偏移量 offset 非常大,由于需要分配所需要的内存,整个初始化过程执行会比较慢,可能会造成 Redis 的阻塞。在 2010 款 MacBook Pro 上,设置第 2^32-1 位,由于需要分配 512MB 内存,所以大约需要 300 毫秒;设置第 2^30-1 位(128 MB)大约需要 80 毫秒;设置第 2^28 -1 位(32MB)需要约 30 毫秒;设置第 2^26 -1(8MB)需要约 8 毫秒。一旦完成第一次分配,随后对同一 key 再设置将不会产生分配开销。
3. bit 常用的命令:
127.0.0.1:6379> setbit login:20221204 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> strlen login:20221204
(integer) 1
127.0.0.1:6379> setbit login:20221204 8 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> strlen login:20221204
(integer) 2
127.0.0.1:6379> bitcount login:20221204
(integer) 2
127.0.0.1:6379> getbit login:20221204 8
(integer) 1
127.0.0.1:6379> type login:20221204
string
通过以上命令可以看到,bit 在redis 中使用的是string 的存储结构
4. SETBIT
语法格式:
SETBIT key offset value
SETBIT 用来设置 key 对应第 offset 位的值(offset 从 0 开始算),可以设置为 0 或者 1。当指定的 KEY 不存在时,会自动生成一个新的字符串值。字符串会进行扩展以确保可以将 value 保存在指定的偏移量 offset 上。当字符串值进行扩展时,空白位置用 0 来填充。需要注意的是 offset 需要大于或等于 0,小于 2 的 32 次方。
假设现在有 10 个用户,用户id为 0、1、5、9 的 4 个用户在 20220514 进行了登录,那么当前 Bitmap 初始化结果如下图所示:

假设用户 uid 为 15 的用户也登录了 App,那么 Bitmap 的结构变成了如下图所示,第 10 位到第 14 位都用 0 填充,第 15 位被置为 1:
很多应用的用户id以一个指定数字(例如 150000000000)开头,直接将用户id和 Bitmap 的偏移量对应势必会造成一定的浪费,通常的做法是每次做 setbit 操作时将用户id减去这个指定数字。在第一次初始化 Bitmap 时,假如偏移量非常大,那么整个初始化过程执行会比较慢,可能会造成 Redis 的阻塞。
5. 使用 bitMap 统计访问量
package com.hys.redis; import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List; import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.commons.lang3.time.DateUtils;
import org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPoolConfig; import redis.clients.jedis.BitOP;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.Pipeline; /**
* 统计累计和日均活跃用户人数
* @author Robert Hou
* @date 2019年5月31日
*/
public class Counter { /**
* ip地址
*/
private static final String IP_ADDRESS = "127.0.0.1";
/**
* 端口号
*/
private static final int PORT = 6379;
/**
* jedis客户端
*/
private Jedis jedis;
/**
* 累计用户人数key
*/
private static final String TOTAL_KEY = "totalKey";
/**
* 日均活跃用户人数key
*/
private static final String ACTIVE_KEY = "activeKey:"; public Counter() {
GenericObjectPoolConfig poolConfig = new GenericObjectPoolConfig();
poolConfig.setMaxTotal(50);
poolConfig.setMaxIdle(50);
poolConfig.setMaxWaitMillis(1000);
JedisPool jedisPool = new JedisPool(poolConfig, IP_ADDRESS, PORT);
jedis = jedisPool.getResource();
} /**
* 更新累计和日均活跃用户人数
* @param userId 用户id
* @param time 当前日期
*/
private void updateUser(long userId, String time) {
if (StringUtils.isBlank(time)) {
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");
time = sdf.format(new Date());
}
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
pipeline.setbit(TOTAL_KEY, userId, true);
pipeline.setbit(ACTIVE_KEY + time, userId, true);
pipeline.syncAndReturnAll();
} /**
* 获取累计用户人数
* @return 累计用户人数
*/
private Long getTotalUserCount() {
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
pipeline.bitcount(TOTAL_KEY);
List<Object> totalKeyCountList = pipeline.syncAndReturnAll();
return (Long) totalKeyCountList.get(0);
} /**
* 获取指定天数内的日均活跃人数
* @param dayNum 指定天数
* @return 日均活跃人数
*/
private Long getActiveUserCount(int dayNum) {
if (dayNum < 1) {
return (long) 0;
}
List<String> pastDaysKey = new ArrayList<>();
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < dayNum; i++) {
//保存距今dayNum天数的key的集合
sb.append(ACTIVE_KEY).append(sdf.format(DateUtils.addDays(new Date(), -i)));
pastDaysKey.add(sb.toString());
sb.delete(0, sb.length());
}
if (pastDaysKey.isEmpty()) {
return (long) 0;
}
String lastDaysKey = "last" + dayNum + "DaysActive";
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
pipeline.bitop(BitOP.AND, lastDaysKey, pastDaysKey.toArray(new String[pastDaysKey.size()]));
pipeline.bitcount(lastDaysKey);
//设置过期时间为5分钟
pipeline.expire(lastDaysKey, 300);
List<Object> activeKeyCountList = pipeline.syncAndReturnAll();
return (Long) activeKeyCountList.get(1);
} public static void main(String[] args) {
Counter c = new Counter();
//这里假设当前日期为2019年5月31日,测试的时候需要更改为当前日期的前几天
for (int i = 0; i < 15; i++) {
c.updateUser(i, "20190531");
}
for (int i = 6; i < 15; i++) {
c.updateUser(i, "20190530");
}
System.out.println("累计用户数:" + c.getTotalUserCount());
System.out.println("两天内的活跃人数:" + c.getActiveUserCount(2));
}
}
6. BitMap使用注意事项
setbit key offset 1 设置某个offset的位为0或者1时,offset之前的所有byte[]的内存都要被占用,也就是说比如offset=100000,那么对于redis来说他至少需要申请100000/8=12500长度的byte[]数组才行,相当于只有byte[12500]这个字节真正使用到了,前面的byte[0-12499]都没有真正用到,这些内存就白白浪费掉了,所以使用redis的bitmap一定要注意尽量从小整数的序号开始往上加,否则bitmap结构带来的不是redis内存的节省,而是redis内存的爆炸溢出.
所以 bitmap 这个数据结构使用要非常慎重才行!!!
Redis 中bitMap使用及实现访问量的更多相关文章
- Redis中bitmap的妙用
BitMap是什么 就是通过一个bit位来表示某个元素对应的值或者状态,其中的key就是对应元素本身.我们知道8个bit可以组成一个Byte,所以bitmap本身会极大的节省储存空间. Redis中的 ...
- Redis 中 BitMap 的使用场景
BitMap BitMap 原本的含义是用一个比特位来映射某个元素的状态.由于一个比特位只能表示 0 和 1 两种状态,所以 BitMap 能映射的状态有限,但是使用比特位的优势是能大量的节省内存空间 ...
- Redis中3种特殊的数据类型(BitMap、Geo和HyperLogLog)
前言 Reids 在 Web 应用的开发中使用非常广泛,几乎所有的后端技术都会有涉及到 Redis 的使用.Redis 种除了常见的字符串 String.字典 Hash.列表 List.集合 Set. ...
- 超大批量删除redis中无用key+配置
目前线上一个单实例redis中无用的key太多,决定删除一部分. 1.删除指定用户的key,使用redis的pipeline 根据一定条件把需要删除的用户统计出来,放到一个表里面,表为 del_use ...
- Redis 中 HyperLogLog 的使用场景
什么是基数估算 HyperLogLog 是一种基数估算算法.所谓基数估算,就是估算在一批数据中,不重复元素的个数有多少. 从数学上来说,基数估计这个问题的详细描述是:对于一个数据流 {x1,x2,.. ...
- 5、分布式缓存Redis之bitmap、setbit
基本语法: 1)SETBIT redis 127.0.0.1:6379> setbit KEY_NAME OFFSET VALUE //该命令用于对 key 所储存的字符串值,设置或清除指定偏移 ...
- Redis中的LRU淘汰策略分析
Redis作为缓存使用时,一些场景下要考虑内存的空间消耗问题.Redis会删除过期键以释放空间,过期键的删除策略有两种: 惰性删除:每次从键空间中获取键时,都检查取得的键是否过期,如果过期的话,就删除 ...
- redis的bitmap
BitMap是什么 就是通过一个bit位来表示某个元素对应的值或者状态,其中的key就是对应元素本身.我们知道8个bit可以组成一个Byte,所以bitmap本身会极大的节省储存空间. Redis中的 ...
- 动手实现 LRU 算法,以及 Caffeine 和 Redis 中的缓存淘汰策略
我是风筝,公众号「古时的风筝」. 文章会收录在 JavaNewBee 中,更有 Java 后端知识图谱,从小白到大牛要走的路都在里面. 那天我在 LeetCode 上刷到一道 LRU 缓存机制的问题, ...
- Redis解读(4):Redis中HyperLongLog、布隆过滤器、限流、Geo、及Scan等进阶应用
Redis中的HyperLogLog 一般我们评估一个网站的访问量,有几个主要的参数: pv,Page View,网页的浏览量 uv,User View,访问的用户 一般来说,pv 或者 uv 的统计 ...
随机推荐
- Spring整合Quartz简单入门
创建一个Web项目 导入相关jar包 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmln ...
- 【scikit-learn基础】--『预处理』之 缺失值处理
数据的预处理是数据分析,或者机器学习训练前的重要步骤.通过数据预处理,可以 提高数据质量,处理数据的缺失值.异常值和重复值等问题,增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据,数据的来源和结构可能多种多样, ...
- 生成式AI:未来的发展方向是什么?
生成式AI的问世标志着人工智能领域迎来了一个全新时代的开启.今年,ChatGPT的面世引起了广泛的热议和关注,许多人认为这标志着人工智能领域进入了一个大规模探索的时代.然而,事实上,这只是生成式AI发 ...
- Android WebView 缓存处理
加载html时,会在data/应用下生成database和cache两个文件夹:请求的url存在webviewcache.db下面,url的内容保存在webviewCache下面, Webview的两 ...
- 工具类图片转base64
工具类图片转base64 import sun.misc.BASE64Encoder; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOExcepti ...
- ASR项目实战-项目交付历程
本文记录,作为项目主要负责人,完整参与语音识别项目的交付历程. 2019年12月中旬 接到项目交付任务,收集基本知识,启动业务分析工作. 2020年1月 完成竞品分析的整理. 梳理合作伙伴的清单,整理 ...
- 微软真是活菩萨,面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费
微软真是活菩萨,面向初学者的机器学习.数据科学.AI.LLM课程统统免费 大家好,我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址:https://microsoft ...
- Deployment控制器
目录 Deployment控制器 1.deployment及副本数 使用命令生产yaml文件模板 控制器通过什么管理pod? 2.副本数修改方法 3.动态扩展HPA 4.镜像滚动升级及回滚 升级 回退 ...
- Draco使用笔记(1)——图形解压缩
目录 1. 概述 2. 详论 2.1. 工具 2.2. 代码 1. 概述 Draco是Google开发的图形压缩库,用于压缩和解压缩3D几何网格(geometric mesh)和点云(point cl ...
- Proxy下的Prepare透传,让GaussDB(for MySQL)更稳固,性能更卓越
本文分享自华为云社区<Proxy下的Prepare透传,让GaussDB(for MySQL)更稳固,性能更卓越>,作者: GaussDB 数据库 . 1.引言 在很多业务场景下,数据库应 ...