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redis?bitmap數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之java對(duì)等操作詳解

更新時(shí)間：2022年10月16日 08:59:23 作者：等你歸去來

bitmap是以其高性能出名。其基本原理是一位存儲(chǔ)一個(gè)標(biāo)識(shí)，其他衍生知道咱就不說了，而redis就是以這種原生格式存儲(chǔ)的，這篇文章主要介紹了redis?bitmap數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之java對(duì)等操作,需要的朋友可以參考下

　　在之前的文章中，我們有說過bitmap，bitmap在很多場景可以應(yīng)用，比如黑白名單，快速判定，登錄情況等等?？傊琤itmap是以其高性能出名。其基本原理是一位存儲(chǔ)一個(gè)標(biāo)識(shí)，其他衍生知道咱就不說了，而redis就是以這種原生格式存儲(chǔ)的。

　　實(shí)際上，redis是基于string的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了bitmap的功能。

1. redis基本的bitmap操作命令

　　最基本的，redis的bitmap有設(shè)置和讀取兩個(gè)值，即 setbit/getbit, 非常容易理解，即設(shè)置某個(gè)標(biāo)識(shí)為1，那么取值判定的時(shí)候，就可以得到true.

127.0.0.1:6379> setbit bm1 222 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> getbit bm1 222
(integer) 1

　　這很容易理解，也是最基本的。當(dāng)然，它還提供其他的一些操作：BITCOUNT 做數(shù)據(jù)量統(tǒng)計(jì), BITOP 做bitmap的交并差運(yùn)算... 我們也不必過多討論它。

2. java中的原生bitmap

　　可以說redis的bitmap實(shí)現(xiàn)相當(dāng)之簡單，所以java也就順便實(shí)現(xiàn)了一個(gè)bitmap的版本：BitSet .

 @Test
    public void testJavaBitmap() {
        BitSet bitmap = new BitSet();
        bitmap.set(88);
        // exist = true
        boolean exist = bitmap.get(88);
        BitSet bitmap2 = new BitSet();
        bitmap2.set(99);
        // bitmap中將包含 [88, 99]
        bitmap.or(bitmap2);
    }

　　java中的bitmap實(shí)現(xiàn)，也是按位存儲(chǔ)，但是是基于long的存儲(chǔ)。

 /*
     * BitSets are packed into arrays of "words."  Currently a word is
     * a long, which consists of 64 bits, requiring 6 address bits.
     * The choice of word size is determined purely by performance concerns.
     */
    private final static int ADDRESS_BITS_PER_WORD = 6;
    
    /**
     * Sets the bit at the specified index to {@code true}.
     *
     * @param  bitIndex a bit index
     * @throws IndexOutOfBoundsException if the specified index is negative
     * @since  JDK1.0
     */
    public void set(int bitIndex) {
        if (bitIndex < 0)
            throw new IndexOutOfBoundsException("bitIndex < 0: " + bitIndex);

        int wordIndex = wordIndex(bitIndex);
        expandTo(wordIndex);

        words[wordIndex] |= (1L << bitIndex); // Restores invariants

        checkInvariants();
    }
    /**
     * Given a bit index, return word index containing it.
     */
    private static int wordIndex(int bitIndex) {
        return bitIndex >> ADDRESS_BITS_PER_WORD;
    }

　　所以，我們可以得出一個(gè)淺顯的結(jié)論，bitmap很簡單，一點(diǎn)都不神秘。但是，大道至簡，它高性能，它自然還是有好處的，咱們該用還得用。顯然，java版本的bitmap雖然很很好用，但是它只是應(yīng)用級(jí)別的，只能在進(jìn)程內(nèi)使用，有太多的其他問題沒考慮，所以咱們還得要依賴于redis的bitmap.

　　問題：如果我有很多的數(shù)字標(biāo)識(shí)想要寫入redis中，然后再進(jìn)行讀取判定，該怎么辦呢？

　　很簡單的，我們可以一個(gè)個(gè)地調(diào)用 setbit 命令，依次寫入redis中。這自然能解決問題，但是明顯會(huì)帶來很多的網(wǎng)絡(luò)io。

　　其次，我們可以使用pipeline調(diào)用setbit進(jìn)行批量寫入。這當(dāng)然是一種優(yōu)化方案，只是仍然不是最優(yōu)。

　　那有沒有什么更好的辦法呢？

3. java和redis的bitmap互操作

　　對(duì)于批量的操作，redis是基于string實(shí)現(xiàn)，而java是基于bitset實(shí)現(xiàn)。其功能都基本差不多，判定、寫入、交并差運(yùn)算。那么，除了一個(gè)個(gè)按照各自語法進(jìn)行添加外，有沒有可能進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上的對(duì)等呢？

　　這個(gè)思路是很自然的，因?yàn)槲覀円呀?jīng)完全理解了各自的實(shí)現(xiàn)原理，為什么不呢？直接將BitSet轉(zhuǎn)換為byte[]寫入redis，直接將redis的bitmap當(dāng)作string讀出來不就可以了嗎？

　　事實(shí)真是如此嗎？實(shí)際上有點(diǎn)差別，原因是一個(gè)是大端存儲(chǔ)，一個(gè)是小端存儲(chǔ)。

　　比如：比如對(duì)于存儲(chǔ)byte值: 00000010 , redis中會(huì)解釋為偏移為6的值為1, 而在java中則會(huì)解析為數(shù)字2存在于bitmap中。也就是說兩個(gè)的判定結(jié)果是不一樣的，一個(gè)是6，一個(gè)是2。如果把java中的值給調(diào)換一下，變成 01000000，那么就和redis是一樣的了。

　　而從redis中轉(zhuǎn)變到j(luò)ava中，則需要將每個(gè)byte位做一逆向操作判定，具體實(shí)現(xiàn)如下：

@Test
    public void testSetBitmapData2Redis() {
        //創(chuàng)建一個(gè)連接
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        // 正向設(shè)置redis bitmap
        String testBitmapKey = "mybitmap1";
        jedis.set(testBitmapKey.getBytes(),
                genRedisBitmap(2, 55, 133, 65537, 10_0000));
        Assert.assertEquals("bitmap取值不正確", true,
                jedis.getbit(testBitmapKey, 2L));
        Assert.assertEquals("bitmap取值不正確", true,
                jedis.getbit(testBitmapKey, 133L));
        Assert.assertEquals("bitmap取值不正確", true,
                jedis.getbit(testBitmapKey, 65537L));
        Assert.assertEquals("bitmap取值不正確", true,
                jedis.getbit(testBitmapKey, 10_0000L));
        Assert.assertEquals("bitmap取值不正確", false,
                jedis.getbit(testBitmapKey, 3L));
        //在redis中獲取name值
        byte[] redisBitmapData = jedis.get("mybitmap1".getBytes());
        BitSet bitSet = convertRedisBitmapToJava(redisBitmapData);
        Assert.assertTrue("redisBitmap反解不正確", bitSet.get(2));
        Assert.assertTrue("redisBitmap反解不正確", bitSet.get(133));
        Assert.assertTrue("redisBitmap反解不正確", bitSet.get(65537));
        Assert.assertTrue("redisBitmap反解不正確", bitSet.get(10_0000));
        Assert.assertFalse("redisBitmap反解不正確", bitSet.get(332));
        jedis.close();
    }

    // 將redis的bitmap轉(zhuǎn)換為java 的bitset
    private BitSet convertRedisBitmapToJava(byte[] redisBitmapData) {
        int len = redisBitmapData.length;
        BitSet bitSet = new BitSet();
        // 每個(gè) byte 8位, 所以整個(gè)bitmap 的長度為 len * 8
        for (int i = 0; i < len * 8; i++) {
            byte currentSegment = redisBitmapData[i / 8];
            if(currentSegment == 0) {
                continue;
            }
            if((currentSegment & (1 << (7 - (i % 8) ) ) ) != 0 ) {
                bitSet.set(i);
            }
        }
        return bitSet;
    }

    // 生成redis的bitmap數(shù)據(jù)
    private byte[] genRedisBitmap(int... items) {
        BitSet bitSet = new BitSet();
        // 2 55 133
        for (int k : items) {
            bitSet.set(k);
        }
        byte[] targetBitmap = bitSet.toByteArray();
        convertJavaToRedisBitmap(targetBitmap);
        return targetBitmap;
    }

    // 將java中的字節(jié)數(shù)組轉(zhuǎn)換為redis的bitmap數(shù)據(jù)形式
    private void convertJavaToRedisBitmap(byte[] bytes) {
        int len = bytes.length;
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            byte b1 = bytes[i];
            if(b1 == 0) {
                continue;
            }
            byte transByte = 0;
            for (byte j = 0; j < 8; j++) {
                transByte |= (b1 & (1 << j)) >> j << (7 -j);
            }
            bytes[i] = transByte;
        }
    }

　　經(jīng)驗(yàn)證，將8位的byte進(jìn)行位置反轉(zhuǎn)，能夠完美匹配兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

　　如此一來，就可以輕松將整個(gè)bitmap進(jìn)行初始化設(shè)置到redis中，從而在redis的bitmap中，使用 getbit 進(jìn)行高效判定了。

不要害怕今日的苦，你要相信明天，更苦！

到此這篇關(guān)于redis bitmap數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之java對(duì)等操作的文章就介紹到這了,更多相關(guān)redis bitmap數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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