Redis-高性能bitmap

目录

实时指标

bitset

群体统计

redis bitmap

日活用户

    采取关注点名称+时间戳的方式，可以存储不同时间维度的活跃用户。

特性分析

涉及的指令

---

实时指标

Redis bitmap可用于快速、简单的实现实时指标。

传统情况下，由批量job生成指标数据。但是redis的bitmap支持实时指标计算，而且具有极高的空间利用率。例如1.28亿用户，实时统计日UV，仅仅占用16MB内存空间，在mbp上耗时50ms。

bitset

    可视为由0和1组成的数组。在bitset中的每个bit可为0或1，使用offset表示bit在数组的位置。支持多个bitset间进行位操作，如与或非等。

群体统计

    bitset的群体统计表示bitset中数据为1的bit数量。使用bitset做群体统计是非常高效的。如具有十亿bit的bitset，其90%空间已设置数据，在mbp上进行群体统计仅耗时几十或几百ms。

redis bitmap

    bitmap是二进制数据，可通过set key offset val指令设置具体offset位置bit的数据，且时间复杂度为O(1)。

日活用户

    针对关注点(某个页面或某个操作)，统计活跃用户数量。
    key规则：关注点名称+日时间戳
    val：创建bitmap，宽度为当前用户数量，每个用户的id作为offset，这个用户ID是记录ID，不可能是由特定规则生成的userID。
    当用户访问关注点时，针对具体bitset，将用户IDoffset位置数据设置为1。之后对该bitset进行群体统计，即为关注点的日活用户量。

    采取关注点名称+时间戳的方式，可以存储不同时间维度的活跃用户。

    如每小时播放音乐的用户量，key定义为play_yyyyMMddhh；每天播放音乐的用户量，key定义为play_yyyyMMdd。

    当需要统计较大时间范围的用户量时，可以先对多个bitset求并集，然后再群体统计，如统计一周、一个月的用户量。
    性能对比
        1.28亿用户，使用bitset记录日活，使用日活并集统计7日 15日日活。
        PERIOD    TIME (MS)
         Daily    50.2
        Weekly    392.0
        Monthly    1624.8

特性分析

    周维度访问关注点且绑定手机号的唯一用户，采用绑定手机号用户bitset 交集 周维度访问关注点的用户bitset
    最近n天唯一用户量的滚动统计，对最近n天每天的日活用户bitset求并集

涉及的指令

    群体统计使用bitcount key 
    交集并集使用bitop and/or dest key1 keyn
    对用户IDoffset设置数据使用setbit key offset 1
    java bitset.cardinality()/and(bitset)/or(bitset)