setbit命令
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。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。
语法：setbit key offset value
描述：
对key所储存的字符串值，设置或清除指定偏移量上的位(bit)。
位的设置或清除取决于 `value` 参数，可以是 `0` 也可以是 `1` 。
当 `key` 不存在时，自动生成一个新的字符串值。
字符串会进行伸展(grown)以确保它可以将 `value` 保存在指定的偏移量上。当字符串值进行伸展时，空白位置以 `0` 填充。
注意：
`offset` 参数必须大于或等于 `0` ，小于 2^32 (bit 映射被限制在 512 MB 之内)。
因为 Redis 字符串的大小被限制在 512 兆(megabytes)以内， 所以用户能够使用的最大偏移量为 2^29-1(536870911) ， 如果你需要使用比这更大的空间， 请使用多个 `key。`
当生成一个很长的字符串时， Redis 需要分配内存空间， 该操作有时候可能会造成服务器阻塞(block)。 在2010年出产的Macbook Pro上， 设置偏移量为 536870911(512MB 内存分配)将耗费约 300 毫秒， 设置偏移量为 134217728(128MB 内存分配)将耗费约 80 毫秒， 设置偏移量 33554432(32MB 内存分配)将耗费约 30 毫秒， 设置偏移量为 8388608(8MB 内存分配)将耗费约 8 毫秒。
语法：bitcount key [start] [end] 返回值：被设置为 1 的位的数量 描述： 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字节上进行。注意不是bit位，是字节。 例如：假如key1的value是00001100 11001000 11110000 <1> bitcount key1 0 0 这个是获取key1中第0个字节组中bit为1的count，也就是00001100 中查询，返回2 <2> bitcount key1 0 1 这个是获取key1中第0-1个字节组中bit为1的count，也就是00001100 11001000中查询，返回5 <3> bitcount key1 1 2 这个是获取key1中第1-2个字节组中bit为1的count，也就是11001000 11110000中查询，返回7 start 和 end 参数的设置和 GETRANGE key start end 命令类似，都可以使用负数值： 比如 -1表示最后一个bit， -2 表示倒数第二个bit，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 。
使用场景：用户签到
考虑到每月初需要重置连续签到次数，按用户每月存一条签到数据（也可以每年存一条数据）。Key的格式为u:sign:uid:yyyyMM，Value则采用长度为4个字节（32位）的位图（最大月份只有31天）。位图的每一位代表一天的签到，1表示已签，0表示未签。
例如u:sign:1000:201902表示ID=1000的用户在2019年2月的签到记录。
# 用户2月17号签到 SETBIT u:sign:1000:201902 16 1 # 偏移量是从0开始，所以要把17减1 # 检查2月17号是否签到 GETBIT u:sign:1000:201902 16 # 偏移量是从0开始，所以要把17减1 # 统计2月份的签到次数 BITCOUNT u:sign:1000:201902 # 获取2月份前28天的签到数据 BITFIELD u:sign:1000:201902 get u28 0 # 获取2月份首次签到的日期 BITPOS u:sign:1000:201902 1 # 返回的首次签到的偏移量，加上1即为当月的某一天
代码
@Slf4j @Service public class SignService { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; /** * 用户签到 * * @param uid * @param localDate * @return */ public Boolean doSign(int uid, LocalDate localDate) { int offset = localDate.getDayOfMonth() - 1; String signKey = buildSignKey(uid, localDate); return redisTemplate.opsForValue().setBit(signKey, offset, true); } /** * 检查用户是否签到 * * @param uid * @param date * @return */ public Boolean checkSign(int uid, LocalDate date) { int offset = date.getDayOfMonth() - 1; String signKey = buildSignKey(uid, date); return redisTemplate.opsForValue().getBit(signKey, offset); } /** * 获取签到次数 * * @param uid * @param date * @return */ public long getSignCount(int uid, LocalDate date) { String signKey = buildSignKey(uid, date); return (long) redisTemplate.execute((RedisCallback<Long>) conn -> conn.bitCount(signKey.getBytes())); } /** * 获得当月首次签到日期 * * @param uid * @param date * @return */ public LocalDate getFirstSignDate(int uid, LocalDate date) { String signKey = buildSignKey(uid, date); long pos = (long) redisTemplate.execute((RedisCallback<Long>) conn -> conn.bitPos(signKey.getBytes(), true)); return pos < 0 ? null : date.withDayOfMonth((int) (pos + 1)); } /** * 获取连续签到次数 * 0是高位 * * @return */ public long getContinuousSignCount(int uid, LocalDate date) { int signCount = 0; String signKey = buildSignKey(uid, date); int dayOfMonth = date.getDayOfMonth(); List<Long> list = (List<Long>) redisTemplate.execute((RedisCallback<List<Long>>) conn -> conn.bitField(signKey.getBytes(), BitFieldSubCommands.create().get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(dayOfMonth)).valueAt(0))); if (list != null && list.size() > 0) { long v = list.get(0) == null ? 0 : list.get(0); for (int i = 0; i < date.getDayOfMonth(); i++) { /** * 取低位连续不为0的个数即为连续签到次数，需考虑当天尚未签到的情况 */ if (v >> 1 << 1 == v) { //低位为0且非当天说明连续签到中断了 if (i > 0) { break; } } else { signCount += 1; } v >>= 1; } } return signCount; } public Map<String, Boolean> getSignInfo(int uid, LocalDate date) { Map<String, Boolean> signMap = new HashMap<>(date.getDayOfMonth()); int lengthOfMonth = date.lengthOfMonth(); String signKey = buildSignKey(uid, date); List<Long> list = (List<Long>) redisTemplate.execute((RedisCallback<List<Long>>) conn -> conn.bitField(signKey.getBytes(), BitFieldSubCommands.create().get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(lengthOfMonth)).valueAt(0))); if (list != null && list.size() > 0) { long v = list.get(0) == null ? 0 : list.get(0); for (int i = date.lengthOfMonth(); i > 0; i--) { LocalDate d = date.withDayOfMonth(i); signMap.put(formatDate(d, "yyyy-MM-dd"), v >> 1 << 1 != v); v >>= 1; } } return signMap; } /** * 构建签到key * * @param uid * @param date * @return */ private String buildSignKey(int uid, LocalDate date) { String monthSuffix = formatDate(date, "yyyyMM"); return String.format("u:sign:%d:%s", uid, monthSuffix); } /** * 日期格式化 * * @param date * @param pattern * @return */ public String formatDate(LocalDate date, String pattern) { return date.format(DateTimeFormatter.ofPattern(pattern)); } }
场景二：统计活跃用户
使用时间作为cacheKey，然后用户ID为offset，如果当日活跃过就设置为1，那么我该如果计算某几天/月/年的活跃用户呢(暂且约定，统计时间内只有有一天在线就称为活跃)，有请下一个redis的命令
命令 BITOP operation destkey key [key ...]
说明：对一个或多个保存二进制位的字符串 key 进行位元操作，并将结果保存到 destkey 上。
说明：BITOP 命令支持 AND 、 OR 、 NOT 、 XOR 这四种操作中的任意一种参数
假设当前站点有5000W用户，那么一天的数据大约为50000000/8/1024/1024=6MB
使用场景三：用户在线状态
对方给我提供了一个查询当前用户是否在线的接口。不了解对方是怎么做的，自己考虑了一下，使用bitmap是一个节约空间效率又高的一种方法，只需要一个key，然后用户ID为offset，如果在线就设置为1，不在线就设置为0，和上面的场景一样，5000W用户只需要6MB的空间。
