这篇文章给大家分享的是有关如何使用Redis+Bitmap实现亿级海量数据统计的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。多分享多付出,前期多给别人创造价值并且不计回报,从长远来看,这些付出都会成倍的回报你。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)
。假如我们在判断用户是否登陆的场景中使用 Redis 的 String 类型实现(key -> userId,value -> 0 表示下线,1 – 登陆),假如存储 100 万个用户的登陆状态,如果以字符串的形式存储,就需要存储 100 万个字符串了,内存开销太大。码哥,为什么 String 类型内存开销大?String 类型除了记录实际数据以外,还需要额外的内存记录数据长度、空间使用等信息。当保存的数据包含字符串,String 类型就使用简单动态字符串(SDS)结构体来保存,如下图所示:len:占 4 个字节,表示 buf 的已用长度。alloc:占 4 个字节,表示 buf 实际分配的长度,通常 > len。buf:字节数组,保存实际的数据,Redis 自动在数组最后加上一个 “ ”,额外占用一个字节的开销。所以,在 SDS 中除了 buf 保存实际的数据, len 与 alloc 就是额外的开销。另外,还有一个 RedisObject 结构的开销,因为 Redis 的数据类型有很多,而且,不同数据类型都有些相同的元数据要记录(比如最后一次访问的时间、被引用的次数等)。所以,Redis 会用一个 RedisObject 结构体来统一记录这些元数据,同时指向实际数据。对于二值状态场景,我们就可以利用 Bitmap 来实现。比如登陆状态我们用一个 bit 位表示,一亿个用户也只占用 一亿 个 bit 位内存 ≈ (100000000 / 8/ 1024/1024)12 MB。什么是 Bitmap 呢?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
判断对应的用户免费云主机域名是否在线。 50000 万 用户只需要 6 MB 的空间。SETBIT 命令设置或者清空 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。第二步,检查该用户是否登陆,返回值 1 表示已登录。第三步,登出,将 offset 对应的 value 设置成 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。第二步,判断编号 89757 用户在 2021 年 5 月 16 号是否打卡。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。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: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。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。感谢各位的阅读!关于“如何使用Redis+Bitmap实现亿级海量数据统计”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识,如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!
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