Redis+Bitmap 亿级海量数据统计实操指南

在大数据时代，处理亿级海量数据的统计问题是许多开发者面临的挑战。Redis 与 Bitmap 的组合，为解决这类问题提供了高效且实用的方案。

Bitmap，即位图，本质上是由 0 和 1 组成的数组。在 Redis 中，Bitmap 以字符串形式存储，每个字符对应 8 个二进制位。利用这个特性，我们可以轻松实现一些复杂的统计功能。

以用户登录统计为例。假设我们有一个亿级用户量的应用，需要统计每天的活跃用户数。为每一天创建一个 Bitmap。当用户登录时，使用 SETBIT 命令，将该用户 ID 对应的位设置为 1。例如，用户 ID 为 1000，在代表当天日期的 Bitmap 中，将偏移量为 1000 的位设置为 1。这里偏移量的计算可以根据实际情况进行简单映射。

统计活跃用户数时，使用 BITCOUNT 命令，它会快速统计 Bitmap 中值为 1 的位的数量，这个数量就是当天的活跃用户数。这种方法相比传统的数据库查询统计，大大减少了存储和计算成本。

如果要统计连续活跃天数的用户，比如统计连续活跃 7 天的用户。可以创建 7 个 Bitmap，分别代表最近 7 天。每天更新 Bitmap 后，通过 BITOP 命令进行与运算，将这 7 个 Bitmap 的结果存储到一个新的 Bitmap 中。最后，统计新 Bitmap 中值为 1 的位的数量，即可得到连续活跃 7 天的用户数。

在实际应用中，还需注意 Bitmap 的内存使用。由于它按位存储，当处理极大数据量时，内存占用依然可能成为问题。可以通过合理划分 Bitmap、定期清理过期数据等方式优化内存。

Redis+Bitmap 的组合为亿级海量数据统计提供了强大的工具。通过巧妙运用 Bitmap 的特性和 Redis 的命令，开发者能够高效解决复杂的统计需求，提升系统的性能和可扩展性，为大数据应用的开发带来更多便利。