好久没有更新了,之前公司在做 关注/粉丝 这块儿缓存的时候,我选择的就是 Bitmap ,那时是我第一次见识到这种数据数组形式,用到的有
SETBIT
,GETBIT
,BITCOUNT
,命令如何使用就不说了,今天来仔细看看这三个命令的实现和原理。
选用 bitmap 的考量:
位数组的实现
关注关系需求中 关注对象 和 被关注人 都是 0-几千万 的数据对象,存储这种对应关系时,采用bitmap 这种位数组,明显要比 uid 的 set 方式要节省存储空间,redis 的内存
是很宝贵的,这值得作为考量的地方。
位数组大致可表示为:0101010000100000....0100
这样的二进制串, 在Redis 的 SDS字符串 一文中可以看到 Redis 中的字符串对象实现,SDS数据结构是二进制安全的,所以 Redis 可以使用字符串来表示位
数组 。 所以根据上面说的,位数组是以字符串的形式:buf[0]|buf[1]...
这样一个一个字节存放的。
SETBIT 和 GETBIT
GETBIT 的实现:
# 返回 位数组 bitarray 在 offset 偏移量上的二进制位(byte*8+bit)的值
getbit<bitarray><offset># 字节
byte= offset / 8# 位
bit=(offset mod 8) + 1# 可以看到 O(1)
SETBIT 的实现:
# 将 位数组 bitarray 在offset 偏移量上的二进制位的值设置为 value
setbit<bitarray><offset><value># 计算保存二进制位需要多少 字节
len=[offset / 8] + 1# 鱿鱼 ? 二进制位数组使用的数据结构是 sds ,而 sds 记录长度的是len ,正常进行扩展,同空间预分配 ,扩展位为`00000`# 字节
byte= offset / 8# 位
bit=(offset mod 8) + 1# 记录 (byte*8+bit) 上 oldvalue ,再赋予新值,返回 oldvalue
Bitcount 的实现
BITCOUNT 统计给定位数组中,值为1 的数量,也就是统计汉明重量(见 Leetcode 191、338),其实是一个老问题,看看几种算法,和 redis 的做法。
#1. 粗暴遍历 O(n)
class Solution(object):
def hammingWeight(self, n):
rst= 0
mask= 1for iin range(32):if n& mask:
rst += 1
mask= mask<< 1return rst#2. 查表法# 查表法原理在于建立N个位数组,如果是8位,即减少查询次数/8 ,建表越大,则查询次数越少# 空间换时间的典型操作,不禁让我想起了 计数排序O(n+k)# 内存考虑:这里可以算一下 8位的查表耗费的内存百字节,16位查表为百Kb,32位为十多个G,实际中,服务器只能接受16位# CPU考虑:表长越大,miss 率越大。而 max 为16 也不能解决大数组的查表效率问题# 这种算法 O(n/m) S(m) m<=16#3.variable-precision SWAR 算法 O(1)#4.Redis# redis 未处理的二进制数 >= 128,使用variable-precision SWAR# redis 未处理的二进制数 < 128,使用 查表法