1小时搞定：用Redis Bitmap验证社交产品创意

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   快速生成一个社交产品原型，使用Redis Bitmap实现：1. 用户关注关系存储 2. 共同好友发现 3. 粉丝数统计 4. 兴趣圈层划分 5. 简单的推荐算法。要求使用Go语言，1小时内可完成开发部署，包含基础的API测试工具和示例数据。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在验证一个社交产品的想法，需要快速搭建原型来测试用户关系模型。传统数据库方案开发周期长，而Redis的Bitmap数据结构特别适合处理这类二值关系场景。下面分享如何用Go语言+Redis Bitmap在1小时内实现核心功能，并通过InsCode(快马)平台快速部署验证。

为什么选择Bitmap？

在社交关系中，用户之间的关注/被关注状态本质上是一个"是否"的二值判断。Bitmap用二进制位存储数据，每个用户只需1个bit即可表示关系状态：

• 1个用户ID对应1个bit位
• 位值为1表示已关注，0表示未关注
• 单个Bitmap可存储上亿用户关系，内存占用极低

核心功能实现

1. 用户关注关系存储
2. 为每个用户创建专属的followers和following两个Bitmap
3. 使用SETBIT命令设置对应位值，例如用户A关注用户B：同时设置A的following中B的位=1，B的followers中A的位=1

4. 通过GETBIT可快速查询关系状态

5. 共同好友发现

6. 对两个用户的following Bitmap进行BITOP AND运算
7. 结果Bitmap中值为1的位就是共同关注的好友ID

8. 用BITCOUNT统计数量，BITPOS遍历具体ID

9. 粉丝数统计

10. 直接对followers Bitmap执行BITCOUNT

11. 百万级粉丝统计可在毫秒级完成

12. 兴趣圈层划分

13. 为每个兴趣标签创建Bitmap
14. 用户加入兴趣圈时设置对应位=1

15. 通过BITOP OR计算多个兴趣的交集/并集用户群

16. 推荐算法雏形

17. 找出目标用户未关注但共同好友多的账号（BITOP XOR排除已关注）
18. 优先推荐相同兴趣圈的热门账号（结合BITCOUNT排序）

关键代码逻辑

用Go的go-redis客户端操作Redis时，主要封装了以下方法：

• 初始化用户关系时预分配足够长度的Bitmap
• 批量处理关注/取关操作时使用Pipeline提升性能
• 封装Bit操作结果到结构体，方便API返回JSON
• 添加简单的缓存策略防止高频访问

实测效果

在InsCode(快马)平台创建项目后：

1. 通过AI辅助生成基础代码框架
2. 用内置的Redis服务直接测试
3. 编写了6个API接口测试用例
4. 导入1000个模拟用户数据

整个过程只用了50分钟，最耗时的反而是设计测试数据。平台提供的实时预览和API测试工具特别方便，随时可以调整参数看效果。

踩坑经验

• Bitmap长度需要提前预估，自动扩展会有性能损耗
• 海量数据时BITOP可能阻塞，建议放在从库执行
• Go的位操作要注意uint64转换问题

为什么推荐快马平台

对原型开发来说，最麻烦的环境配置、服务部署都被简化了：

• 内置的Redis实例开箱即用
• 代码修改后立即生效
• 一键部署生成可访问的API地址
• 不需要操心服务器维护

这种轻量级验证方式，比写PPT或Axure原型直观得多。下次有新想法时，我还会先用Bitmap+快马做个最小可行性验证。

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   快速生成一个社交产品原型，使用Redis Bitmap实现：1. 用户关注关系存储 2. 共同好友发现 3. 粉丝数统计 4. 兴趣圈层划分 5. 简单的推荐算法。要求使用Go语言，1小时内可完成开发部署，包含基础的API测试工具和示例数据。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果