记录redis16进制转换

本文描述了如何在Spring代码中,通过RedisTemplate将Integer数据序列化后存储在Redis中,然后从类十六进制表示转换回Integer对象的过程,包括使用`ByteArrayInputStream`和`ObjectInputStream`进行解码。

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在spring 代码中直接使用 redisTemplate 向redis里存入了Integer类型的数据,java对其做了序列化后变成类十六进制的码,使用下面方法将该值转回Integer

public static void main(String[] args) {
        try {
            String serializedStr = "\u00AC\u00ED\u0000\u0005sr\u0000\u0011java.lang.Integer\u0012\u00E2\u00A0\u00A4\u00F7\u0081\u00878\u0002\u0000\u0001I\u0000\u0005valuexr\u0000\u0010java.lang.Number\u0086\u00AC\u0095\u001D\u000B\u0094\u00E0\u008B\u0002\u0000\u0000xp\u0000\u0000\u0000\u0007";
            byte[] data = serializedStr.getBytes(StandardCharsets.ISO_8859_1);
            ByteArrayInputStream in = new ByteArrayInputStream(data);
            ObjectInputStream is = new ObjectInputStream(in);
            Object deserializedObject = is.readObject();

            System.out.println(deserializedObject);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

<think>好的,用户现在想了解在Redis中如何使用Bitmap进行拼接操作或者实现相关功能。我需要先理解用户的具体需求。拼接操作可能指的是将多个bitmap合并成一个,或者将不同位置的bit组合起来处理。 首先,回顾一下Redis的Bitmap基本操作。Bitmap在Redis中是通过字符串类型实现的,每个bit代表一个状态。常用命令有SETBIT、GETBIT、BITOP等。其中BITOP命令支持AND、OR、XOR和NOT操作,可能可以用来实现不同bitmap之间的逻辑组合,但用户提到的“拼接”可能需要更具体的操作。 用户可能的问题场景是什么?比如,用户可能需要将两个bitmap的位序列连接起来,或者在某个偏移量处合并。例如,将bitmap A的后面接上bitmap B的内容。这时候,Redis原生的BITOP可能无法直接实现,因为BITOP是按位逻辑运算,而不是物理上的拼接。 那如何实现物理上的拼接呢?可能需要分步骤处理。例如,先获取两个bitmap的所有位数据,然后在客户端处理拼接,再存储回Redis。但这种方法在大数据量下效率可能不高,因为需要传输大量数据。 另外,用户可能提到的“拼接”是指不同bitmap的位进行组合应用。比如,用户签到记录分布在不同的bitmap中,需要合并统计。这时候可以使用BITOP OR来合并多个bitmap的结果,得到总的签到情况。例如,每天的签到记录存储在不同的key中,通过OR操作合并得到一周的签到情况。 参考之前的引用,比如引用[3]中提到的使用优惠券编号作为key,用户ID作为offset,这样的设计可能需要跨多个bitmap进行查询。如果用户需要将多个优惠券的领取情况拼接起来,可能需要使用BITOP OR来合并结果,或者使用BITCOUNT统计多个key的总活跃用户数。 另外,用户可能希望将不同bitmap的某个区间的位拼接成一个新的bitmap。例如,将bitmap1的offset 0-999和bitmap2的offset 0-999拼接成一个2000位的bitmap。这时候可能需要用客户端脚本处理,逐个读取每个bit,然后写入新的bitmap中。但这种方法效率较低,不适合大数据量。 所以,总结可能的实现方式: 1. 使用BITOP进行逻辑合并(如OR、AND等),适用于需要统计组合结果的情况,如多日签到合并。 2. 客户端处理,读取多个bitmap的位数据,拼接后存储为新key。适用于数据量较小的场景。 3. 利用偏移量分段存储,比如高位和低位分别存储不同部分,但需要设计好offset的计算方式。 示例方面,可以举一个合并用户多日签到记录的案例,使用BITOP OR将多个bitmap合并成一个总签到记录。或者,如果用户需要物理拼接,可能需要分步骤处理,比如用GETBIT获取每个bit,然后用SETBIT设置到目标位置。 此外,需要考虑性能问题。BITOP的时间复杂度是O(N),对于大bitmap可能较慢。客户端处理大量bit时,网络传输和循环操作也会影响效率。 最后,根据用户提供的引用[3]中的代码示例,用户可能实际应用场景是一人一单或签到,所以可能需要结合这些场景给出具体示例,比如如何拼接不同日期的签到记录来统计连续签到天数,或者合并多个活动的用户参与情况。</think>在Redis中实现Bitmap的拼接操作主要依靠位运算和偏移量控制,以下是具体实现方式及示例: ### 一、Bitmap拼接核心方法 1. **跨Key位拼接** 通过`BITFIELD`命令进行多bitmap的位截取和重组,例如将两个bitmap的指定范围合并: ```bash # 存储高位数据(前16位) SETBIT high_bits 0 1 # 设置高位bit # 存储低位数据(后16位) SETBIT low_bits 0 1 # 设置低位bit # 使用BITFIELD提取并拼接 BITFIELD combined_bits SET u32 0 0 GET u16 0 high_bits GET u16 0 low_bits ``` 2. **物理拼接实现** 通过客户端程序读取多个bitmap的二进制数据后合并: ```python import redis r = redis.Redis() # 读取两个bitmap的原始字节 bits1 = r.get("bitmap1") bits2 = r.get("bitmap2") # 拼接字节流 combined = bits1 + bits2 # 存储新bitmap r.set("combined_bitmap", combined) ``` ### 二、典型应用场景示例 #### 1. 用户跨系统ID拼接 当用户ID在不同系统存在分段存储需求时: ```bash # 系统A存储用户ID低16位(0-65535) SETBIT sys_a 100 1 # 系统B存储用户ID高16位(位移16) SETBIT sys_b (user_id >> 16) 1 # 查询时进行位运算组合 user_id = (sys_b_offset << 16) | sys_a_offset ``` #### 2. 多维度特征存储 在推荐系统中存储用户特征向量: ```bash # 存储基础特征(0-9999位) SETBIT base_features 500 1 # 存储扩展特征(10000-19999位) SETBIT ext_features 1500 1 # 合并查询时自动拼接 BITOP OR full_features base_features ext_features ``` ### 三、性能优化建议 1. **批量操作优化** 使用管道(pipeline)减少网络往返: ```python pipe = r.pipeline() for offset in range(1000): pipe.setbit("combined", offset, r.getbit("src1", offset)) pipe.setbit("combined", offset+1000, r.getbit("src2", offset)) pipe.execute() ``` 2. **内存控制** 通过`BITCOUNT`监控bitmap使用密度,当稀疏时转换为SET存储: ```bash # 检查bitmap密度 BITCOUNT dense_bitmap # 当密度<30%时转换为SET if $(redis-cli BITCOUNT key | awk '{print $1}') -lt $(redis-cli STRLEN key | awk '{print $1*8*0.3}'); then # 转换逻辑 fi ```
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