BitMap BitMap 原本的含义是用一个比特位来映射某个元素的状态.由于一个比特位只能表示 0 和 1 两种状态,所以 BitMap 能映射的状态有限,但是使用比特位的优势是能大量的节省内存空间. 在 Redis 中,可以把 Bitmaps 想象成一个以比特位为单位的数组,数组的每个单元只能存储0和1,数组的下标在 Bitmaps 中叫做偏移量. 需要注意的是:BitMap 在 Redis 中并不是一个新的数据类型,其底层是 Redis 实现. BitMap 相关命令 # 设置值,其中va

一.序言 在实际开发中常常遇到如下需求:判断当前元素是否存在于已知的集合中,将已知集合中的元素维护一个HashSet,使用时只需耗时O(1)的时间复杂度便可判断出结果,Java内部或者Redis均提供相应的数据结构.使用此种方式除了占用内存空间外,几乎没有其它缺点. 当数据量达到亿级别时,内存空间的占用显著表现出来,BitMap便是解决此类问题的一种途径. 二.BitMap结构 1.内存消耗分析 Redis BitMap能够存储的数据范围为[0,2^32-1],超过Integer.MAX_VAL

描述   bitmap是redis封装的用于针对位(bit)的操作,其特点是计算效率高,占用空间少,常被用来统计用户签到.登录等场景 常用命令及解析 常用命令 setbit key offset value   给key在指定位索引位置上(offset)设置一个value,因为是bit所以value只能为0或1;如setbit zhangsan 2 1表示在位索引的2号位设置为1,对应的二进制位应该是0010 0000 getbit key offset   获取key在指定位索引位置上对应的二

BitMap是什么 就是通过一个bit位来表示某个元素对应的值或者状态,其中的key就是对应元素本身.我们知道8个bit可以组成一个Byte,所以bitmap本身会极大的节省储存空间. Redis中的BitMap Redis从2.2.0版本开始新增了setbit,getbit,bitcount等几个bitmap相关命令.虽然是新命令,但是并没有新增新的数据类型,因为setbit等命令只不过是在set上的扩展. setbit命令介绍 指令 SETBIT key offset value复杂度 O(

基本语法: 1)SETBIT redis 127.0.0.1:6379> setbit KEY_NAME OFFSET VALUE //该命令用于对 key 所储存的字符串值,设置或清除指定偏移量上的位(bit).时间复杂度O(1) 1   在redis中,存储的字符串都是以二进制的形式存在的.比如:设置一个key-value,键的名字叫“andy” ,值为字符’a’,‘a’ 的ASCII码是97.转换为二进制是:01100001.offset的学名叫做“偏移” ,二进制中的每一位就是offse

BitMap是什么 就是通过一个bit位来表示某个元素对应的值或者状态,其中的key就是对应元素本身.我们知道8个bit可以组成一个Byte,所以bitmap本身会极大的节省储存空间. Redis中的BitMap Redis从2.2.0版本开始新增了setbit,getbit,bitcount等几个bitmap相关命令.虽然是新命令,但是并没有新增新的数据类型,因为setbit等命令只不过是在set上的扩展. setbit命令介绍 指令 SETBIT key offset value复杂度 O(

1. 位与字节 1个字节(byte)等于8个位(bit).(计算机常识). 2. string与bitmap Redis里的bitmap是属于string这个数据类型里的.可以help进行查看bit相关api. 3. bitmap的api 3.1 setbit 稍微解释下,setbit 三个参数,第一个是key,第二个是偏移量,也就是在第几个位(从0开始)上写value,第三个是值(这个值只支持0和1,因为是位,二进制.如果你写了大于1的数或者小于0的数,会报错的,不信的自己尝试.) get b

redis数据类型 String.Set.Zset.List.hash       Bitmap . 四种统计类型: 二值状态统计: 聚合统计: 排序统计: 基数统计 二值状态统计: 就是集合中的元素的值只有 0 和 1 两种,在签到打卡和用户是否登陆的场景中,只需记录签到(1)或 未签到(0),已登录(1)或未登陆(0). 在判断用户是否登陆的场景中使用 Redis 的 String 类型实现(key -> userId,value -> 0 表示下线,1 - 登陆),假如存储 100 万个

一.场景需求 适用场景如签到送积分.签到领取奖励等,大致需求如下: 比如签到1天送1积分,连续签到2天送2积分,3天送3积分,3天以上均送3积分等. 如果连续签到中断,则重置计数,每月初重置计数. 显示用户某个月的签到次数和首次签到时间. 在日历控件上展示用户每月签到情况,可以切换年月显示……等等. 二.代码 以下代码没有积分逻辑,只有签到 import datetime import redis class Redis(object): def __init__(self): self.red

import redis import datetime import calendar ​ r = redis.Redis( host="127.0.0.1", port=6379, db=1, password="" ) ​ ​ def check_input(func): def wrapper(*args, **kwargs): if not isinstance(args[1], int): raise ValueError(f"User_id

<?php namespace app\common\controller; use think\App; use think\facade\Cache; use think\facade\Db; /** * redis 点赞/收藏模块 * @package app\admin\controller * @author 宁佳兵 */ class Praise { private $redis = null; private $member_id; //用户id private $customer

很多应用上都有用户签到的功能,尤其是配合积分系统一起使用.现在有以下需求: 签到1天得1积分,连续签到2天得2积分,3天得3积分,3天以上均得3积分等. 如果连续签到中断,则重置计数,每月重置计数. 显示用户某月的签到次数和首次签到时间. 在日历控件上展示用户每月签到,可以切换年月显示. ... 功能分析 对于用户签到数据,如果直接采用数据库存储,当出现高并发访问时,对数据库压力会很大,例如双十一签到活动.这时候应该采用缓存,以减轻数据库的压力,Redis是高性能的内存数据库,适用于这样的场景.

bitmap的表象意义是,使用一个01标识位来表示是否的状态,可以达到节省空间和高效判定的效果.在我们的实际工作中,也有着许多的应用场景,相信了解bitmap定会给你带来一些额外的收获. 1. bitmap使用场景说明 比如,我想记录某用户某天是否登录过,我们有很多做法.简单的,只要用户登录,就在db中记录一条数据,要判断用户某天是否登录过,只需查询对应日期是否有记录即可.如果想统计当日登录的人数,count下记录就可以了(可能需要去重)).这样不是不可以,只是如果我们想优化下性能怎么办?这时我

在之前的文章中,我们有说过bitmap,bitmap在很多场景可以应用,比如黑白名单,快速判定,登录情况等等.总之,bitmap是以其高性能出名.其基本原理是一位存储一个标识,其他衍生知道咱就不说了,而redis就是以这种原生格式存储的. 实际上,redis是基于string的数据结构实现了bitmap的功能. 1. redis基本的bitmap操作命令 最基本的,redis的bitmap有设置和读取两个值,即 setbit/getbit, 非常容易理解,即设置某个标识为1,那么取值判定的时候,

在Redis的运维使用过程中你遇到过那些问题,又是如何解决的呢?本文收集了一些Redis的常见问题以及解决方案,与大家一同探讨. 码字不易,欢迎大家转载,烦请注明出处:谢谢配合 你的Redis有bigkeys吗? 什么是bigkeys bigkeys是指key不恰当设定,抑或是key对应的value值占用内存空间过大:具体表现为以下几种情形: key值不恰当设定(比较少见),key设定冗长 String类型 value值长度过大 Hash,List,Set,Zset 包含元素个数过多 bigke

文章很长,建议收藏起来,慢慢读! 疯狂创客圈为小伙伴奉上以下珍贵的学习资源: 疯狂创客圈 经典图书 : <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 疯狂创客圈 经典图书 : <SpringCloud.Nginx高并发核心编程> 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 资源宝库: Java程序员必备 网盘资源大集合 价值>1000元 随便取 GO->[博客园总入口 ] 送书活动:联合机械工业出版社 Java高并发三部曲

大家好,又见面了. 本文是笔者作为掘金技术社区签约作者的身份输出的缓存专栏系列内容,将会通过系列专题,讲清楚缓存的方方面面.如果感兴趣,欢迎关注以获取后续更新. 作为<深入理解缓存原理与实战设计>系列专栏,在前面的文章中,我们一起领略了Guava Cache.Caffeine.Ehcache等优秀的本地JVM级别本地缓存框架的特性.原理与具体的使用方法.除却本地缓存之外,在当前分布式.微服务等架构盛行的时代,本地缓存明显无法满足大型系统中的各种缓存诉求,比如前面文章中反复提及的缓存漂移问题.以

BloomFilter算法及其适用场景 BloomFilter是利用类似位图或者位集合数据结构来存储数据,利用位数组来简洁的表示一个集合,并且能够快速的判断一个元素是不是已经存在于这个集合.因为基于Hash来计算数据所在位置,所以BloomFilter的添加和查询操作都是O(1)的.因为存储简洁,这种数据结构能够利用较少的内存来存储海量的数据.那么,还有这种时间和空间两全其美的算法?当然不是,BloomFilter正是它的高效(使用Hash)带来了它的判断不一定是正确的,也就是说准确率不是100

原文:Fast, easy, realtime metrics using Redis bitmaps (http://blog.getspool.com/2011/11/29/fast-easy-realtime-metrics-using-redis-bitmaps/) getspool.com的重要统计数据是实时计算的.Redis的bitmap让我们可以实时的进行类似的统计,并且极其节省空间.在模拟1亿2千8百万用户的模拟环境下,在一台MacBookPro上,典型的统计如“日用户数”(da

Bitmap压缩到指定大小: private void imageZoom() {//图片允许最大空间 单位:KBdouble maxSize =400.00;//将bitmap放至数组中,意在bitmap的大小(与实际读取的原文件要大)ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();bitMap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);byte[] b = baos.toB