redis setbit 应用场景

本文介绍Redis BitMap在用户活跃度统计、在线状态记录、签到功能实现等场景的应用技巧。通过BitMap,不仅可以高效地管理和统计大量用户数据,还能极大地节省存储空间。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

使用场景一:用户周活跃

一周用户登录情况,假设用户ID 1000 1001 1002

127.0.0.1:6379> setbit Monday 1000 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit Monday 1001 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit Monday 1002 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit Tuesday 1000 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit Tuesday 1001 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit Tuesday 1002 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit Wednesday 1000 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit Wednesday 1001 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit Wednesday 1002 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit Thursday 1000 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit Thursday 1001 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit Thursday 1002 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit Friday 1000 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit Friday 1001 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit Friday 1002 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit Saturday 1000 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit Saturday 1001 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit Saturday 1002 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit Sunday 1000 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit Sunday 1001 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit Sunday 1002 0
(integer) 0
 

接下来要计算7天内有登录行为的用户,只需要将周一到周五的值做位或运算就可以了
补充下位与运算符:

按位与运算符(&)
参加运算的两个数据,按二进制位进行“与”运算。
运算规则:0&0=0;  0&1=0;   1&0=0;    1&1=1;
    即:两位同时为“1”,结果才为“1”,否则为0
      
按位或运算符(|)
参加运算的两个对象,按二进制位进行“或”运算。
运算规则:0|0=0;  0|1=1;  1|0=1;   1|1=1;
    即 :参加运算的两个对象只要有一个为1,其值为1。
     
异或运算符(^)
参加运算的两个数据,按二进制位进行“异或”运算。
运算规则:0^0=0;  0^1=1;  1^0=1;   1^1=0;
即:参加运算的两个对象,如果两个相应位为“异”(值不同),则该位结果为1,否则为0。
命令格式

bitop operation destkey key1 [key2 …]

解释

对key1 key2做opecation并将结果保存在destkey上
opecation可以是AND(与) OR(或) NOT(非) XOR(异或)

最后计算7天内登录过的活跃用户:

127.0.0.1:6379> bitop OR result Monday Tuesday Wednesday Thursday Friday Saturday Sunday
1000 0|0|0|0|0|0|0 = 0
1001 1|0|1|0|1|1|1 = 1
1002 1|1|1|0|1|0|0 = 1

这里计算的结果假设3个用户id都是连续的话就是 110,其实真实的存储位置是
…1…1…0…

127.0.0.1:6379> bitcount result
(integer) 2

也就是本周有2个活跃用户登录过。

使用场景二:统计活跃用户

使用时间作为cacheKey,然后用户ID为offset,如果当日活跃过就设置为1
那么我该如果计算某几天/月/年的活跃用户呢(暂且约定,统计时间内只有有一天在线就称为活跃),有请下一个redis的命令

命令 BITOP operation destkey key [key …]

说明:对一个或多个保存二进制位的字符串 key

进行位元操作,并将结果保存到 destkey 上。

说明:BITOP 命令支持 AND 、 OR 、 NOT 、 XOR 这四种操作中的任意一种参数

//日期对应的活跃用户
 
$data = array(
 
'2017-01-10' => array(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10),
 
'2017-01-11' => array(1,2,3,4,5,6,7,8),
 
'2017-01-12' => array(1,2,3,4,5,6),
 
'2017-01-13' => array(1,2,3,4),
 
'2017-01-14' => array(1,2)
 
);
 
 
 
//批量设置活跃状态
 
foreach($data as $date=>$uids) {
 
$cacheKey = sprintf("stat_%s", $date);
 
foreach($uids as $uid) {
 
$redis->setBit($cacheKey, $uid, 1);
 
}
 
}
 
 
 
$redis->bitOp('AND', 'stat', 'stat_2017-01-10', 'stat_2017-01-11', 'stat_2017-01-12') . PHP_EOL;
 
//总活跃用户:6
 
echo "总活跃用户:" . $redis->bitCount('stat') . PHP_EOL;
 
 
 
$redis->bitOp('AND', 'stat1', 'stat_2017-01-10', 'stat_2017-01-11', 'stat_2017-01-14') . PHP_EOL;
 
//总活跃用户:2
 
echo "总活跃用户:" . $redis->bitCount('stat1') . PHP_EOL;
 
 
 
$redis->bitOp('AND', 'stat2', 'stat_2017-01-10', 'stat_2017-01-11') . PHP_EOL;
 
//总活跃用户:8
 
echo "总活跃用户:" . $redis->bitCount('stat2') . PHP_EOL;

假设当前站点有5000W用户,那么一天的数据大约为50000000/8/1024/1024=6MB

使用场景三:用户在线状态

使用bitmap是一个节约空间效率又高的一种方法,只需要一个key,然后用户ID为offset,如果在线就设置为1,不在线就设置为0,和上面的场景一样,5000W用户只需要6MB的空间。

//批量设置在线状态
$uids = range(1, 500000);
 
foreach($uids as $uid) {
 
$redis->setBit('online', $uid, $uid % 2);
 
}
 
//一个一个获取状态
 
$uids = range(1, 500000);
 
$startTime = microtime(true);
 
foreach($uids as $uid) {
 
echo $redis->getBit('online', $uid) . PHP_EOL;
 
}
 
$endTime = microtime(true);
 
//在我的电脑上,获取50W个用户的状态需要25秒
 
echo "total:" . ($endTime - $startTime) . "s";
 
 
 
 
/**
* 对于批量的获取,上面是一种效率低的办法,实际可以通过get获取到value,然后自己计算
* 具体计算方法改天再写吧,之前写的代码找不见了。。。
*/

使用场景四:用户签到

很多网站都提供了签到功能(这里不考虑数据落地事宜),并且需要展示最近一个月的签到情况,如果使用bitmap我们怎么做?一言不合亮代码!

<?php
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1');
 
 
//用户uid
$uid = 1;
 
//记录有uid的key
$cacheKey = sprintf("sign_%d", $uid);
 
//开始有签到功能的日期
$startDate = '2017-01-01';
 
//今天的日期
$todayDate = '2017-01-21';
 
//计算offset
$startTime = strtotime($startDate);
$todayTime = strtotime($todayDate);
$offset = floor(($todayTime - $startTime) / 86400);
 
echo "今天是第{$offset}天" . PHP_EOL;
 
//签到
//一年一个用户会占用多少空间呢?大约365/8=45.625个字节,好小,有木有被惊呆?
$redis->setBit($cacheKey, $offset, 1);
 
//查询签到情况
$bitStatus = $redis->getBit($cacheKey, $offset);
echo 1 == $bitStatus ? '今天已经签到啦' : '还没有签到呢';
echo PHP_EOL;
 
//计算总签到次数
echo $redis->bitCount($cacheKey) . PHP_EOL;
 
/**
* 计算某段时间内的签到次数
* 很不幸啊,bitCount虽然提供了start和end参数,但是这个说的是字符串的位置,而不是对应"位"的位置
* 幸运的是我们可以通过get命令将value取出来,自己解析。并且这个value不会太大,上面计算过一年一个用户只需要45个字节
* 给我们的网站定一个小目标,运行30年,那么一共需要1.31KB(就问你屌不屌?)
*/
//这是个错误的计算方式 redis的setbit设置或清除的是bit位置,而bitcount计算的是byte位置。
echo $redis->bitCount($cacheKey, 0, 20) . PHP_EOL;

摘抄 整理

### Redis Bitmap 的适用场景及应用实例 #### 一、高效的空间利用率和快速操作 Redis Bitmap 提供了一种非常紧凑的方式来存储二进制数据,即每一位可以表示两种状态(0 或 1)。这种特性使得它非常适合用于记录大量布尔类型的标志位信息,在节省内存方面表现出色。由于其底层基于字符串实现,因此能够支持高效的按位运算以及随机访问单个比特位的操作[^1]。 #### 二、用户行为追踪 通过设置特定的时间戳作为键名,并利用用户的唯一标识符映射到位图中的位置来标记某天内该用户是否有过某种活动。例如,对于广告点击情况跟踪而言,每当有用户点击了某个广告时就更新对应的日期下该用户的ID所对应的位置为1;反之则保持默认值0不变。这样就可以轻松统计出一段时间范围内有多少不同的人群参与到了这项活动中去[^3]。 ```python import redis r = redis.Redis() def track_user_action(user_id, date): r.setbit(f"user:action:{date}", user_id, 1) track_user_action(12345, '2023-10-01') ``` #### 三、签到打卡系统 同样地,也可以用来构建简单的考勤管理系统。这里假设每天都有固定的上班时间窗口,则只需要将员工编号转换成整数形式并以此作为索引来设定当天的状态即可完成一次有效的上下班登记动作。之后还可以方便地计算连续工作日长度或是查看某个月份里哪些日子有人缺勤等问题。 ```python def record_attendance(employee_id, workday): r.setbit(f"attendance:{workday}", employee_id, 1) record_attendance(98765, '2023-10-02') ``` #### 四、其他可能的应用方向 除了上述提到的例子之外,还有许多潜在领域值得探索。比如网站流量分析中区分新老访客身份、邮件订阅服务确认收件人是否已读取最新一期通讯等等。只要涉及到频繁发生的事件且每次只关心是否存在而不需要额外携带更多信息的情况下都可能是不错的选择[^2]。
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