BITCOUNT key [start] [end]
计算给定字符串中,被设置为 1
的比特位的数量。
一般情况下,给定的整个字符串都会被进行计数,通过指定额外的 start
或 end
参数,可以让计数只在特定的位上进行。
start
和 end
参数的设置和 GETRANGE 命令类似,都可以使用负数值:
比如 -1
表示最后一个字节, -2
表示倒数第二个字节,以此类推。
不存在的 key
被当成是空字符串来处理,因此对一个不存在的 key
进行 BITCOUNT
操作,结果为 0
。
1
的位的数量。redis> BITCOUNT bits
(integer) 0
redis> SETBIT bits 0 1 # 0001
(integer) 0
redis> BITCOUNT bits
(integer) 1
redis> SETBIT bits 3 1 # 1001
(integer) 0
redis> BITCOUNT bits
(integer) 2
Bitmap 对于一些特定类型的计算非常有效。
假设现在我们希望记录自己网站上的用户的上线频率,比如说,计算用户 A 上线了多少天,用户 B 上线了多少天,诸如此类,以此作为数据,从而决定让哪些用户参加 beta 测试等活动 —— 这个模式可以使用 SETBIT 和 BITCOUNT 来实现。
比如说,每当用户在某一天上线的时候,我们就使用 SETBIT ,以用户名作为 key
,将那天所代表的网站的上线日作为 offset
参数,并将这个 offset
上的为设置为 1
。
举个例子,如果今天是网站上线的第 100 天,而用户 peter 在今天阅览过网站,那么执行命令 SETBIT peter 100 1
;如果明天 peter 也继续阅览网站,那么执行命令 SETBIT peter 101 1
,以此类推。
当要计算 peter 总共以来的上线次数时,就使用 BITCOUNT 命令:执行 BITCOUNT peter
,得出的结果就是 peter 上线的总天数。
更详细的实现可以参考博文(墙外) Fast, easy, realtime metrics using Redis bitmaps 。
前面的上线次数统计例子,即使运行 10 年,占用的空间也只是每个用户 10*365 比特位(bit),也即是每个用户 456 字节。对于这种大小的数据来说, BITCOUNT 的处理速度就像 GET 和 INCR 这种 O(1) 复杂度的操作一样快。
如果你的 bitmap 数据非常大,那么可以考虑使用以下两种方法:
start
和 end
参数,每次只对所需的部分位进行计算,将位的累积工作(accumulating)放到客户端进行,并且对结果进行缓存 (caching)。