bitmapredisRedis中BitMap技术简介及应用

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redis bitmap 存放手机号Redis中BitMap技术简介及应用Redis使用bitmap、zset、hash、list等结构完成骚操作redisbitmap缺点redis bitmap 存放手机号直接存放会导致超限.>2^32= 4294967296(10位）=512MB,约40亿.

所以可以采取分段存储：

国内的手机号大部分是以13，14，15，16，17，18，19等开头，前2位一般都是固定的。

前2位的存储空间为：99=99/1024/8= 0.012KB

后9位的存储空间为:999999999 =  999999999/1024/1024/8=119.2MB

前3位的存储空间为：999=999/1024/8=0.12KB

后8位的存储空间为:99999999 =  99999999/1024/1024/8=11.92MB

如：手机号:15141048700表示为:151   41048700

redis指令如下:

Redis中BitMap技术简介及应用BitMap是一串连续的二进制数字（0和1），类似于位数组，每一位所在的位置为偏移量（offset），类似于数组索引，BitMap就是通过最小的单位bit来进行0|1的设置，时间复杂度位O(1)，表示某个元素的值或者状态。由于bit是计算机中最

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Redis从2.2.0版本开始新增了setbit，getbit，bitcount，bitop等几个BitMap相关命令，虽然是新命令，但是并没有增加新的数据类型，它还是属于String类型。Redis中的BitMap最大占用内存大小限制在512M之内，即2^32。

设置某个key的指定偏移量的value值为0或者1，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，该偏移量前面的位值默认为0，偏移量offset参数必须大于等于0，小于2^32。

时间复杂度：O(1)

返回值：指定偏移量存储的值

示例：

获取key指定偏移量上的值，当key不存在时，返回0。

时间复杂度：O(1)

返回值：指定偏移量上存储的值

示例：

统计给定key中，被设置为1的比特位的数量，可以通过start和end参数设置范围。

时间复杂度：O(n)

返回值：key中被设置为1的数量

示例：

对一个或多个key进行位操作，并将结果保存到destkey上。操作方式可以是AND、OR、NOT、XOR这四种，除了NOT操作之外，其他操作可接收多个key。

时间复杂度：O(n)

返回值：保存到destkey的字符串的长度

示例：

签到需求：

之前的应用都是统计总数，但如果业务需要，有时也可能需要获取用户ID，来做下一步操作。

Redis使用bitmap、zset、hash、list等结构完成骚操作当同时满足以下条件时，使用ziplist编码：

SpringBoot—实现n秒内出现x个异常报警

思路：

借助Redis的zSet集合，score存储的是异常时的时间戳，获取一定时间范围内的set集合。判断set个数是否满足条件，若满足条件则触发报警；

注意点：

相关API：

Redis实现延迟队列方法介绍

基于Redis实现DelayQueue延迟队列设计方案

相关API：

SpringBoot2.x—使用Redis的bitmap实现布隆过滤器（Guava中BF算法）

布隆过滤器：是专门用来检测集合中是否存在特定元素的数据结构。

存在误差率：即将不在集合的元素误判在集合中。

所以布隆过滤器适合查询准确度要求没这么苛刻，但是对时间、空间效率比较高的

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实现方式：Redis实现布隆过滤器——借鉴Guava的BF算法：

SpringBoot2.x中使用Redis的bitmap结构（工具类）

注意：bitmap使用存在风险，若仅仅计算hash值，会导致bitmap占用空间过大。一般需要对hash值进行取余处理。

根据Redis是否存在key，判断锁是否被获取；

锁应该是一个对象，记录持有锁的线程信息、当前重入次数。所以应该使用Redis的Hash结构来存储锁对象。

3.1网络波动造成释放锁失败怎么解决？

需要为锁加上超时时间；

3.2任务未执行完毕时，锁由于超时时间被释放？

线程一旦加锁成功，可以启动一个后台线程，每隔多少秒检查一次，如果线程还持有锁，可以不断延长锁的生存时间。

主从切换时，从服务器上没有加锁信息，导致多个客户端同时加锁。

list结构底层是ziplist/quicklist（可看着一个双端队列）。常用命令：

使用list作为对象的缓存池。通过rpush放入对象，通过lpop取出对象。

若是阻塞取，可以使用blpop命令实现。

Redis和Lua脚本(实现令牌桶限流)

数据结构选择hash。

hash里面维护：最后放入令牌时间、当前桶内令牌量、桶内最大数量、令牌放置速度（元数据）。

被动式维护：

命令：incr原子累加；

对一段固定时间窗口内的请求进行计数，如果请求数超过了阈值，则舍弃该请求；如果没有达到设定的阈值，则接受该请求，且计数加1。当窗口时间结束，重置计数器为0。

优点：实现简单，容易理解；

缺点：流量曲线可能不够平滑，有“突刺现象”。

1.一段时间内（不超过时间窗口）系统服务不可用。比如窗口大小1s，限流为100，恰好某个窗口第1ms来了100个请求，然后2ms-999ms请求都会被拒绝。这段时间用户会感觉系统服务不可用（即不够平滑）。

2.窗口切换时可能会出现两倍于阈值流量的请求。比如窗口大小1s，限流大小100，然后在某个窗口的第999ms有100个请求，窗口前期没有请求。所以这100个请求都会通过。然后下一个窗口的第1ms又来100个请求，然后全部通过。其实也是1ms内通过的200个请求。

命令：Redis的incr命令

是对固定窗口计数器的优化，解决的是切换窗口两倍阈值流量的场景。

具体解决方案是：将限流窗口分为多个小的限流窗口，各个限流窗口分别计数。当前时间大于窗口最大时间时，将头部的小窗口数据舍弃，尾部新增小窗口来处理新请求。

优点：本质上是对固定窗口的优化

redisbitmap缺点redisbitmap有缺点。根据查询相关公开信息：用BITPOS有一个缺点，那就是每次只能找到一个为1的下标，因此，当我们需要统计处bitmap中有哪些位置为1的时候，则需要使用一些额外的代码计算。

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。