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本文次要和大家分享一下redis的高级个性：bit位操作。

本文redis试验代码基于如下环境：

操作系统：Mac OS 64位 版本：Redis 5.0.7 64 bit 运行模式：standalone mode

redis位操作

reids位操作也叫位数组操作、bitmap，它提供了SETBIT、GETBIT、BITCOUNT、BITTOP四个命令用于操作二进制位数组。

先来看一波基本操作示例：

SETBIT

语法：SETBIT key offset value

即：命令 key 偏移量 0/1

setbit命令用于写入位数组指定偏移量的二进制位设置值，偏移量从0开始计数，且只容许写入1或者0，如果写入非0和1的值则写入失败：

GETBIT

语法：GETBIT key offset

即：命令 key 偏移量

gitbit命令用于获取位数组指定偏移量上的二进制值：

BITCOUNT

语法：BITCOUNT key

即：命令 key

bitcount命令用于获取指定key的位数组中值为1的二进制位的数量，之前咱们写入了偏移量0的值为1，偏移量10 的值为1，偏移量8的值为0：

BITOP

语法：BITOP operation destkey key [key…]

即：命令 操作 后果指标key key1 key2 …

bitop命令能够对多个位数组的key进行and（按位与）、or（按位或）、xor（按位异或）运算，并将运算后果设置到destkey中：

底层数据结构剖析

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SDS是redis中的一种数据结构，叫做简略动静字符串（Simple Dynamic String），并且它是一种二进制平安的，在大多数的状况下redis中的字符串都用SDS来存储。

SDS的数据结构：

`struct sdshdr {` `#记录buff数组中已应用字节的数量` `#也是SDS所保留字符串的长度` `int len;` `#记录buff数组中未应用字节的数量` `int free;` `#字节数组，字符串就存储在这个数组里` `char buff\[\];``}`

数据存储示例：

SDS的长处：

  1. 工夫复杂度为O(1)
  2. 杜绝缓冲区溢出
  3. 缩小批改字符串长度时候所需的内存重调配次数
  4. 二进制平安的API操作
  5. 兼容局部C字符串函数

redis中的位数组采纳的是String字符串数据格式来存储，而字符串对象应用的正是上文说的SDS简略动静字符串数据结构。

大家都晓得的是一个字节用的是8个二进制位来存储的，也就是8个0或者1，即一个字节能够存储十进制0~127的数字，也即蕴含了所有的数字、英文大小写字母以及标点符号。

1Byte=8bit 1KB=1024Byte 1MB=1024KB 1GB=1024MB

位数组在redis存储世界里，每一个字节也是8位，初始都是：

`0 0 0 0 0 0 0 0`

而位操作就是在对应的offset偏移量上设置0或者1，比方将第3位设置为1，即：

`0 0 0 0 1 0 0 0``#对应redis操作即：``setbit key 3 1`

在此基础上，如果要在偏移量为13的地位设置1，即：

`setbit key 13 1``#对应redis中的存储为：``0 0 1 0 | 0 0 0 0 | 0 0 0 0 | 1 0 0 0`

工夫复杂度

GETBIT命令工夫复杂度O(1)

STEBIT命令工夫复杂度O(1)

BITCOUNT命令工夫复杂度O(n)

BITOP命令工夫复杂度O(n)、O(n2)

咱们来看GETBIT以及SETBIT命令的工夫复杂度为什么是O(1)，当咱们执行一个SETBIT key 10086 1的值的时候，reids的计算形式如下：

获取到要写入位数组中的哪个字节：10086÷8=1260，须要写入到位数组的下标1260的字节

获取要写入到这个字节的第几位：10086 mod 8 = 6，须要写入到这个字节的下标为6即第7位下来。

通过这两种计算形式大家能够清晰的看到，位操作的GETBIT和SETBIT都是常量计算，因而它的工夫复杂度为O(1)。

而BITCOUNT命令须要对整个位数组的所有元素进行遍历算出值为1的有多少个，当然redis对于大数据了的bit执行bitcount命令会有一整套简单的优化的算法，然而外围思路还是这个意思，无非是缩小局部遍历查问次数。比方以128位为一次遍历，那么他的遍历次数就是所有的位数除以128。

BITTOP命令则是依据不同的操作有不同的执行形式。比方AND操作，则须要查看位值为1的即可。

存储空间计算

依据下面的介绍，置信大家曾经晓得了基于redis的位数组数据结构存储的数据占用内存大小是怎么计算的了。比方有100亿的数据，那么它须要的字节数组：

1000000000÷8÷1024÷1024≈119.21MB

也就是存储10亿的数据只须要119MB左右的内存空间，这对于当初动辄16G、32G集群版的redis，齐全没有问题。

须要留神的是，如果你的数据量不大，那就不要把起始偏移量搞的很大，这样也是占空间的，比方咱们只须要存储几百条数据，然而其中的偏移量却很大，这就会造成了很大的内存空间节约。

利用场景

理论我的项目开发中有很多业务都适宜采纳redis的bit来实现。

用户签到场景

每天的日期字符串作为一个key，用户Id作为offset，统计每天用户的签到状况，总的用户签到数

沉闷用户数统计

用户日活、月活、留存率等均能够用redis位数组来存储，还是以每天的日期作为key，用户沉闷了就写入offset为用户id的位值1。

同理月活也是如此。

用户是否在线以及总在线人数统计

同样是应用一个位数组，用户的id映射偏移量，在线标识为1，下线标识为0。即可实现用户高低线查问和总在线人数的统计

APP内用户的全局音讯提醒小红点

当初大多数的APP里都有站内信的性能，当有音讯的时候，则提醒一个小红点，代表用户有新的音讯。

源于：toutiao.com/i6767642839267410445