通過《The Little Redis Book》看到有這樣一篇博文《REDIS BITMAPS – FAST, EASY, REALTIME METRICS》，這次就不翻譯了，已經有其他中文的版本。寫這個目的在於一開始沒看懂，想把整個詳細的思想寫出來。
先看setbit的使用。https://redis.io/commands/setbit。
先說位圖，bitmap，根據二進制不同位置的值即可表示其代表的值。這就讓我想起了上過的數字圖像處理了。
setbit（key,offset,value)
offset是從左往右算的位數,從零開始，即高位往低位的值，例如100011，offset爲0的時候值爲1, 4和5的值都爲1。
本身redis存儲字符串,以二進制格式存儲。
所以文章裏面的配圖是錯的。反過來了。
返回值是0和1，表示的是，設置前該offset位置下bit的值。
The offset argument is required to be greater than or equal to 0, and smaller than 2^32 (this limits bitmaps to 512MB)
bitmap本身offset的限制就是0到2^32，內存限制爲521MB，分配所需時間才幾百ms，剛剛好是2^32個bit，也就是4294967296，也就是說，offset最大能去到4294967296-1去。有四十二億。
照着文章作者的思路。他們網站封頂有1億多的用戶。每個用戶都有自己的用戶ID。一個用戶做操作，我們有個40多億長度全爲0的位圖。
我們只需要在這個根據ID做位置定位(即offset偏移)將其改爲1，就算記錄了該用戶的操作了。每個用戶的id不一樣，將日期作爲key，然後根據用戶id的唯一性作爲offset偏移。需要保證用戶id不會超過4294967296-1。
而要統計一天用多少用戶做操作（爲什麼說操作不說登錄了，因爲不僅僅限於登錄，瀏覽某某東西，寫日記等等都可以用這種方法）
，除去重複，總數就是這個位圖裏面值爲1的個數。
將文章的代碼具體實現了一下。
Jedis j = new Jedis("localhost");
//auth password
j.auth("myredis");
//2016-12-3 login operation user
j.setbit("login:2016-12-3".getBytes(), 1, true);
j.setbit("login:2016-12-3".getBytes(), 124431, true);
j.setbit("login:2016-12-3".getBytes(),1231, true);
j.setbit("login:2016-12-3".getBytes(), 323121, true);
BitSet b = BitSet.valueOf(j.get("login:2016-12-3".getBytes()));
//the number of bit value 1
int lognum3 = b.cardinality();
System.out.println("2016-12-3 login user number: "+lognum3);
//2016-12-3 login operation user
j.setbit("login:2016-12-4".getBytes(), 1, true);
j.setbit("login:2016-12-4".getBytes(), 1231231, true);
j.setbit("login:2016-12-4".getBytes(), 334441, true);
BitSet b2 = BitSet.valueOf(j.get("login:2016-12-4".getBytes()));
int lognum4 = b2.cardinality();
System.out.println("2016-12-4 login user number: "+b2.cardinality());
b.or(b2);
//or操作之後 同樣userid的記錄會重合不做記錄，所以具體的數據統計看自己的需求而定
int lognumexceptsameuser = b.cardinality();
int logtotalnum = lognum3+lognum4;
System.out.println("2016-12-3 to 2016-12-4 login user number except same userid: "+lognumexceptsameuser);
System.out.println("2016-12-3 to 2016-12-4 login user number: "+logtotalnum);
輸出：
2016-12-3 login user number: 4
2016-12-4 login user number: 3
2016-12-3 to 2016-12-4 login user number except same userid: 6
2016-12-3 to 2016-12-4 login user number: 7
如果用戶數登錄求和時，不同日期的用戶ID登錄需要計算，那麼就不要做或操作，將每天的登錄數求和即可。
如果求的是一個月內，用戶登錄總數，用戶登錄多次只算一次的話，只需要將這段時間內的bit進行或操作即可。
確實快，不需要你記錄到數據庫。只需要一個bit就能記錄該用戶登錄。
利用了redis本身用內存存儲的優勢。這種需求下的解決方案確實是快，方便。
當然這種只針對這種特殊的需求，你非要每天用戶重複登錄的次數也算進去，當然就不能用這種方法。所以，針對不同的需求，找出最優方案纔是最好的。
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