来源:https://www.toutiao.com/i6767642839267410445
本文主要和大家分享一下 redis 的高级特性:bit 位操作。
力求让大家彻底学会使用 redis 的 bit 位操作并掌握其底层实现原理!主要包含以下内容:
文章内容较长,建议大家收藏后持续阅读,点击右上角关注,获取更多技术干货文章!
本文 redis 试验代码基于如下环境:
reids 位操作也叫位数组操作、bitmap,它提供了 SETBIT、GETBIT、BITCOUNT、BITTOP 四个命令用于操作二进制位数组。
先来看一波基本操作示例:
语法:SETBIT key offset value
即:命令 key 偏移量 0/1
setbit 命令用于写入位数组指定偏移量的二进制位设置值,偏移量从 0 开始计数,且只允许写入 1 或者 0,如果写入非 0 和 1 的值则写入失败:
语法:GETBIT key offset
即:命令 key 偏移量
gitbit 命令用于获取位数组指定偏移量上的二进制值:
语法:BITCOUNT key
即:命令 key
bitcount 命令用于获取指定 key 的位数组中值为 1 的二进制位的数量,之前我们写入了偏移量 0 的值为 1,偏移量 10 的值为 1,偏移量 8 的值为 0:
语法:BITOP operation destkey key [key...]
即:命令 操作 结果目标 key key1 key2 ...
bitop 命令可以对多个位数组的 key 进行 and(按位与)、or(按位或)、xor(按位异或)运算,并将运算结果设置到 destkey 中:
SDS 是 redis 中的一种数据结构,叫做简单动态字符串(Simple Dynamic String),并且它是一种二进制安全的,在大多数的情况下 redis 中的字符串都用 SDS 来存储。
SDS 的数据结构:
struct sdshdr {
#记录buff数组中已使用字节的数量
#也是SDS所保存字符串的长度
int len;
#记录buff数组中未使用字节的数量
int free;
#字节数组,字符串就存储在这个数组里
char buff[];
}
数据存储示例:
SDS 的优点:
redis 中的位数组采用的是 String 字符串数据格式来存储,而字符串对象使用的正是上文说的 SDS 简单动态字符串数据结构。
大家都知道的是一个字节用的是 8 个二进制位来存储的,也就是 8 个 0 或者 1,即一个字节可以存储十进制 0~127 的数字,也即包含了所有的数字、英文大小写字母以及标点符号。
1Byte=8bit
1KB=1024Byte
1MB=1024KB
1GB=1024MB
位数组在 redis 存储世界里,每一个字节也是 8 位,初始都是:
0 0 0 0 0 0 0 0
而位操作就是在对应的 offset 偏移量上设置 0 或者 1,比如将第 3 位设置为 1,即:
0 0 0 0 1 0 0 0
#对应redis操作即:
setbit key 3 1
在此基础上,如果要在偏移量为 13 的位置设置 1,即:
setbit key 13 1
#对应redis中的存储为:
0 0 1 0 | 0 0 0 0 | 0 0 0 0 | 1 0 0 0
我们来看 GETBIT 以及 SETBIT 命令的时间复杂度为什么是 O(1),当我们执行一个 SETBIT key 10086 1 的值的时候,reids 的计算方式如下:
通过这两种计算方式大家可以清晰的看到,位操作的 GETBIT 和 SETBIT 都是常量计算,因此它的时间复杂度为 O(1)。
而 BITCOUNT 命令需要对整个位数组的所有元素进行遍历算出值为 1 的有多少个,当然 redis 对于大数据了的 bit 执行 bitcount 命令会有一整套复杂的优化的算法,但是核心思路还是这个意思,无非是减少部分遍历查询次数。比如以 128 位为一次遍历,那么他的遍历次数就是所有的位数除以 128。
BITTOP 命令则是根据不同的操作有不同的执行方式。比如 AND 操作,则需要查看位值为 1 的即可。
根据上面的介绍,相信大家已经知道了基于 redis 的位数组数据结构存储的数据占用内存大小是怎么计算的了。比如有 100 亿的数据,那么它需要的字节数组:
1000000000÷8÷1024÷1024≈119.21MB
也就是存储 10 亿的数据只需要 119MB 左右的内存空间,这对于现在动辄 16G、32G 集群版的 redis,完全没有问题。
需要注意的是,如果你的数据量不大,那就不要把起始偏移量搞的很大,这样也是占空间的,比如我们只需要存储几百条数据,但是其中的偏移量却很大,这就会造成了很大的内存空间浪费。
实际项目开发中有很多业务都适合采用 redis 的 bit 来实现。
每天的日期字符串作为一个 key,用户 Id 作为 offset,统计每天用户的签到情况,总的用户签到数
用户日活、月活、留存率等均可以用 redis 位数组来存储,还是以每天的日期作为 key,用户活跃了就写入 offset 为用户 id 的位值 1。
同理月活也是如此。
同样是使用一个位数组,用户的 id 映射偏移量,在线标识为 1,下线标识为 0。即可实现用户上下线查询和总在线人数的统计
现在大多数的 APP 里都有站内信的功能,当有消息的时候,则提示一个小红点,代表用户有新的消息。
本文系转载,前往查看
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
本文系转载,前往查看
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。