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value只能是 0 和 1setbit key offset value# 获取值getbit key offset# 获取指定范围内值为 1 的个数# start 和 end 以字节为单位bitcount key start end# BitMap间的运算# operations 位移操作符，枚举值 AND 与运算 & OR 或运算 | XOR 异或 ^ NOT 取反 ~# result 计算的结果，会存储在该key中# key1 … keyn 参与运算的key，可以有多个，空格分割，not运算只能一个key# 当 BITOP 处理不同长度的字符串时，较短的那个字符串所缺少的部分会被看作 0。返回值是保存到 destkey 的字符串的长度（以字节byte为单位），和输入 key 中最长的字符串长度相等。bitop [operations] [result] [key1] [keyn…]# 返回指定key中第一次出现指定value(0/1)的位置bitpos [key] [value]BitMap 占用的空间
在弄清 BitMap 到底占用多大的空间之前，我们再来重申下：Redis 其实只支持 5 种数据类型，并没有 BitMap 这种类型，BitMap 底层是基于 Redis 的字符串类型实现的。
我们通过下面的命令来看下 BitMap 占用的空间大小：
# 首先将偏移量是0的位置设为1127.0.0.1:6379> setbit csx:key:1 0 1(integer) 0# 通过STRLEN命令，我们可以看到字符串的长度是1127.0.0.1:6379> STRLEN csx:key:1(integer) 1# 将偏移量是1的位置设置为1127.0.0.1:6379> setbit csx:key:1 1 1(integer) 0# 此时字符串的长度还是为1，以为一个字符串有8个比特位，不需要再开辟新的内存空间127.0.0.1:6379> STRLEN csx:key:1(integer) 1# 将偏移量是8的位置设置成1127.0.0.1:6379> setbit csx:key:1 8 1(integer) 0# 此时字符串的长度编程2，因为一个字节存不下9个比特位，需要再开辟一个字节的空间127.0.0.1:6379> STRLEN csx:key:1(integer) 2通过上面的实验我们可以看出，BitMap 占用的空间，就是底层字符串占用的空间。假如 BitMap 偏移量的最大值是 OFFSET_MAX，那么它底层占用的空间就是：
(OFFSET_MAX/8)+1 = 占用字节数因为字符串内存只能以字节分配，所以上面的单位是字节。
但是需要注意，Redis 中字符串的最大长度是 512M，所以 BitMap 的 offset 值也是有上限的，其最大值是：
8 * 1024 * 1024 * 512 = 2^32由于 C语言中字符串的末尾都要存储一位分隔符，所以实际上 BitMap 的 offset 值上限是：
(8 * 1024 * 1024 * 512) -1 = 2^32 - 1使用场景
1. 用户签到
很多网站都提供了签到功能，并且需要展示最近一个月的签到情况，这种情况可以使用 BitMap 来实现。
根据日期 offset = （今天是一年中的第几天） % （今年的天数），key = 年份：用户id。
如果需要将用户的详细签到信息入库的话，可以考虑使用一个一步线程来完成。
2. 统计活跃用户（用户登陆情况）
使用日期作为 key，然后用户 id 为 offset，如果当日活跃过就设置为1。具体怎么样才算活跃这个标准大家可以自己指定。
假如 20201009 活跃用户情况是： [1，0，1，1，0]
20201010 活跃用户情况是 ：[ 1，1，0，1，0 ]
统计连续两天活跃的用户总数：
bitop and dest1 20201009 20201010 # dest1 中值为1的offset，就是连续两天活跃用户的IDbitcount dest1统计20201009 ~ 20201010 活跃过的用户：
bitop or dest2 20201009 20201010 3. 统计用户是否在线
如果需要提供一个查询当前用户是否在线的接口，也可以考虑使用 BitMap 。即节约空间效率又高，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。
4. 实现布隆过滤器
参考
- https://cloud.tencent.com/developer/news/387248
- https://springboot.io/t/topic/272
- https://blog.csdn.net/u011489043/article/details/78990162
- https://www.cnblogs.com/wuhaidong/articles/10389484.html
- https://segmentfault.com/a/1190000008188655
原文转载：http://www.shaoqun.com/a/480959.html
邮乐网：https://www.ikjzd.com/w/1776
雨果：https://www.ikjzd.com/w/1307
菜鸟网：https://www.ikjzd.com/w/1547
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