在Redis中我们经常用到set,get等命令，细心的你有没有发现，还有几个相似的命令叫setbit,getbit，它们是用来干嘛的？

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BitMap

Redis从2.2.0版本开始新增了setbit,getbit,bitcount等几个bitmap相关命令。虽然是新命令，但是并没有新增新的数据类型，因为setbit等命令只不过是在set上的扩展。

setbit命令介绍

指令 SETBIT key offset value
复杂度 O(1)
设置或者清空key的value(字符串)在offset处的bit值(只能只0或者1)。

空间占用、以及第一次分配空间需要的时间

在一台2010MacBook Pro上，offset为2^32-1（分配512MB）需要～300ms，offset为2^30-1(分配128MB)需要～80ms，offset为2^28-1（分配32MB）需要～30ms，offset为2^26-1（分配8MB）需要8ms。<来自官方文档>
大概的空间占用计算公式是：($offset/8/1024/1024)MB

使用场景一：用户签到

很多网站都提供了签到功能(这里不考虑数据落地事宜)，并且需要展示最近一个月的签到情况，如果使用bitmap我们怎么做？一言不合亮代码！

<?php
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1');


//用户uid
$uid = 1;

//记录有uid的key
$cacheKey = sprintf("sign_%d", $uid);

//开始有签到功能的日期
$startDate = '2017-01-01';

//今天的日期
$todayDate = '2017-01-21';

//计算offset
$startTime = strtotime($startDate);
$todayTime = strtotime($todayDate);
$offset = floor(($todayTime - $startTime) / 86400);

echo "今天是第{$offset}天" . PHP_EOL;

//签到
//一年一个用户会占用多少空间呢？大约365/8=45.625个字节，好小，有木有被惊呆？
$redis->setBit($cacheKey, $offset, 1);

//查询签到情况
$bitStatus = $redis->getBit($cacheKey, $offset);
echo 1 == $bitStatus ? '今天已经签到啦' : '还没有签到呢';
echo PHP_EOL;

//计算总签到次数
echo $redis->bitCount($cacheKey) . PHP_EOL;

/**
* 计算某段时间内的签到次数
* 很不幸啊,bitCount虽然提供了start和end参数，但是这个说的是字符串的位置，而不是对应"位"的位置
* 幸运的是我们可以通过get命令将value取出来，自己解析。并且这个value不会太大，上面计算过一年一个用户只需要45个字节
* 给我们的网站定一个小目标，运行30年，那么一共需要1.31KB(就问你屌不屌？)
*/
//这是个错误的计算方式
echo $redis->bitCount($cacheKey, 0, 20) . PHP_EOL;

使用场景二：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

//日期对应的活跃用户

$data = array(

'2017-01-10' => array(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10),

'2017-01-11' => array(1,2,3,4,5,6,7,8),

'2017-01-12' => array(1,2,3,4,5,6),

'2017-01-13' => array(1,2,3,4),

'2017-01-14' => array(1,2)

);



//批量设置活跃状态

foreach($data as $date=>$uids) {

$cacheKey = sprintf("stat_%s", $date);

foreach($uids as $uid) {

$redis->setBit($cacheKey, $uid, 1);

}

}



$redis->bitOp('AND', 'stat', 'stat_2017-01-10', 'stat_2017-01-11', 'stat_2017-01-12') . PHP_EOL;

//总活跃用户：6

echo "总活跃用户：" . $redis->bitCount('stat') . PHP_EOL;



$redis->bitOp('AND', 'stat1', 'stat_2017-01-10', 'stat_2017-01-11', 'stat_2017-01-14') . PHP_EOL;

//总活跃用户：2

echo "总活跃用户：" . $redis->bitCount('stat1') . PHP_EOL;



$redis->bitOp('AND', 'stat2', 'stat_2017-01-10', 'stat_2017-01-11') . PHP_EOL;

//总活跃用户：8

echo "总活跃用户：" . $redis->bitCount('stat2') . PHP_EOL;

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

前段时间开发一个项目，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。

//批量设置在线状态
$uids = range(1, 500000);

foreach($uids as $uid) {

$redis->setBit('online', $uid, $uid % 2);

}

//一个一个获取状态

$uids = range(1, 500000);

$startTime = microtime(true);

foreach($uids as $uid) {

echo $redis->getBit('online', $uid) . PHP_EOL;

}

$endTime = microtime(true);

//在我的电脑上，获取50W个用户的状态需要25秒

echo "total:" . ($endTime - $startTime) . "s";




/**

* 对于批量的获取，上面是一种效率低的办法，实际可以通过get获取到value，然后自己计算

* 具体计算方法改天再写吧，之前写的代码找不见了。。。

*/

其实BitMap可以运用的场景很多很多(当然也会受到一些限制)，思维可以继续扩散~欢迎小伙伴给我留言探讨~

Redis中gitBit()返回的字节是按大端序的，所以要转换字节顺序

 /**
  * 解决bitSet java redis 字节顺序问题 
  */ 
 private static BitSet fromByteArrayReverse(final byte[] bytes) {
     final BitSet bits = new BitSet(); 
     for (int i = 0; i < bytes.length * 8; i++) {
         if ((bytes[i / 8] & (1 << (7 - (i % 8)))) != 0) {
             bits.set(i);
         } 
     } 
     return bits; 
 }

续篇：Redis中BitMap是如何储存的，以及PHP如何处理

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扩展：Redis中大小端存储分析

大端与小端存储问题

• 大端与小端的存储方式：

  大端模式：是指数据的高字节保存在内存的低地址中，而数据的低字节保存在内存的高地址中，地址由小向大增加，而数据从高位往低位放；这和我们的阅读习惯一致。
  小端模式：是指数据的高字节保存在内存的高地址中，而数据的低字节保存在内存的低地址中，高地址部分权值高，低地址部分权值低。
  

• 在网络上传输数据时，由于数据传输的两端可能对应不同的硬件平台，采用的存储字节顺序也可能不一致，因此 TCP/IP 协议规定了在网络上必须采用网络字节顺序(也就是大端模式) 。

在redis的Endianconv.c文件中提供了对于大小端的转换，redis 的所有存储方式都是小端存储，在endianconv.h中有一段大小端的宏定义，如果当前cpu的字节序为大端就进行相应的转换：

/* variants of the function doing the actual convertion only if the target
 * host is big endian */
#if (BYTE_ORDER == LITTLE_ENDIAN)  // 如果是小端存储，什么也不做
#define memrev16ifbe(p)
#define memrev32ifbe(p)
#define memrev64ifbe(p)
#define intrev16ifbe(v) (v)
#define intrev32ifbe(v) (v)
#define intrev64ifbe(v) (v)
#else    // 如果是大端存储的话对内存中的存储和值的表示进行一个大小端的转换
#define memrev16ifbe(p) memrev16(p)
#define memrev32ifbe(p) memrev32(p)
#define memrev64ifbe(p) memrev64(p)
#define intrev16ifbe(v) intrev16(v)
#define intrev32ifbe(v) intrev32(v)
#define intrev64ifbe(v) intrev64(v)
#endif

转载至：https://blog.csdn.net/li123_123_/article/details/92383307