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旅游网站建设的方法,网站建设文化事业建设费,济南网络建站模板,做课件的网站目录 BitMap 使用场景 1. 用户签到系统 2. 用户行为标记 3. 布隆过滤器(Bloom Filter) BitMap介绍 Redis中的使用 Redis功能示例 添加: 获取: 批量获取: java中实现 统计本月连续签到次数 UV统计 UV 统计…

目录

BitMap

使用场景

1. 用户签到系统

2. 用户行为标记

3. 布隆过滤器(Bloom Filter)

BitMap介绍 

Redis中的使用 

Redis功能示例

添加: 

获取:

批量获取:

 java中实现

 统计本月连续签到次数

 UV统计

 UV 统计的核心需求

使用 HyperLogLog

UV 统计的常见场景

场景 1:每日 UV 统计

场景 2:月度 UV 统计


BitMap

使用场景

在开发中,Bitmap 经常被用于以下场景:

1. 用户签到系统

场景描述
用户每天签到一次,系统需要记录用户每月的签到情况,并支持快速查询连续签到天数、总签到天数等。

实现方式

  • 使用一个 Bitmap,每一位代表一天(1表示签到,0表示未签到)。

  • 例如,用户ID为1的用户在2023年10月的签到记录可以用一个31位的 Bitmap 表示。

优点

  • 存储空间极小:一个月的签到记录只需要4字节(32位)。

  • 查询效率高:可以通过位运算快速计算连续签到天数、总签到天数等。


2. 用户行为标记

场景描述
系统需要标记用户是否完成了某些行为(例如是否阅读了某篇文章、是否参与了某个活动等)。

实现方式

  • 使用一个 Bitmap,每一位代表一个行为(1表示完成,0表示未完成)。

  • 例如,用户ID为1的用户完成了行为A、B、D,可以用 0b1101 表示。

优点

  • 节省存储空间:一个用户的所有行为标记可以用一个整数表示。

  • 支持快速查询:通过位运算可以快速判断用户是否完成了某个行为。


3. 布隆过滤器(Bloom Filter)

场景描述
布隆过滤器是一种概率型数据结构,用于快速判断某个元素是否存在于一个集合中(可能存在误判,但不会漏判)。

实现方式

  • 使用一个 Bitmap 作为布隆过滤器的底层存储结构。

  • 通过多个哈希函数将元素映射到 Bitmap 的不同位置,并将这些位置标记为1。

优点

  • 空间效率极高:适合海量数据的去重和查询。

  • 查询速度快:时间复杂度为 O(1)。

BitMap介绍 

 

 如果是使用表来储存,需要耗费大量的内存,数据库压力山大

因此我们换一种方式来存储,一个月最多有31天,因此,如果某一天签到了,那么对应的位为1,没有则为0。这种方式只需要31bit,也就是8字节,大大节省了空间。

Redis中的使用 

Redis功能示例
添加: 

储存为11100111

获取:

批量获取:

u2中的u表示储存的为无符号,2表示只截取两个比特位,截取结果为11,转化为十进制就是3

 java中实现

    public Result sign() {// 获取登录用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();// 获取日期LocalDateTime now = LocalDateTime.now();// 拼接用户和日期变成keyString keySuffix = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern(":yyyyMM"));
//        String key = "sign:"+userId+keySuffix;String key = USER_SIGN_KEY+userId+keySuffix;// 获取今天是本月的第几天int dayOfMonth = now.getDayOfMonth();// 写入Redis setbit key offset 1stringRedisTemplate.opsForValue().setBit(key,dayOfMonth-1,true); // 注意这里需要减一因为在储存中字节是从0开始的return Result.ok();}

 统计本月连续签到次数

    @Overridepublic Result signCount() {// 获取登录用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();// 获取日期LocalDateTime now = LocalDateTime.now();// 拼接用户和日期变成keyString keySuffix = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern(":yyyyMM"));
//        String key = "sign:"+userId+keySuffix;String key = USER_SIGN_KEY+userId+keySuffix;// 获取今天是本月的第几天int dayOfMonth = now.getDayOfMonth();//获取本月为止的所有的签到记录,返回的是一个十进制的数字 BITFIELD key GET udayOfMonth 0List<Long> result = stringRedisTemplate.opsForValue().bitField(key,BitFieldSubCommands.create().get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(dayOfMonth)) // 子命令.valueAt(0));if(result == null || result.isEmpty()){return Result.ok(0);}//  为什么需要 get(0)?get(0) 是从 List<Long> 中获取第一个元素。//  stringRedisTemplate.opsForValue().bitField(...) 返回的是一个 List<Long>,//  即使你只请求了一个值,它也会以列表的形式返回。//  因此,result.get(0) 获取的是这个列表中的第一个元素,也就是你请求的签到记录的值。Long num = result.get(0);if(num == null || num == 0){return  Result.ok(0);}// 遍历循环int cnt = 0;while(cnt < dayOfMonth){if ((num & 1) == 0) {break;}cnt++;// 把数字右移一位,抛弃最后一个bit位,继续下一个bit位num >>>=1;}return Result.ok(cnt);}

 UV统计

在 Redis 中,UV(Unique Visitor)统计 是指统计某个时间段内访问某个资源的独立用户数量。UV 统计是许多应用场景(如网站访问量统计、广告点击统计等)中的核心需求。Redis 提供了多种数据结构和方法来实现高效的 UV 统计。

以下是 Redis 中 UV 统计的相关知识点介绍:

 UV 统计的核心需求

  • 去重:同一个用户在同一时间段内的多次访问只算作一次。

  • 高效存储:需要支持海量用户的统计。

  • 快速查询:能够快速获取某个时间段内的 UV 数据。

使用 HyperLogLog

原理

  • HyperLogLog 是一种概率算法,用于估算大量数据的基数(去重后的数量)。

  • 它通过极小的存储空间(每个 HyperLogLog 键只需要 12 KB)来统计 UV。

命令

  • PFADD key user_id:将用户 ID 添加到 HyperLogLog 中。

  • PFCOUNT key:获取 UV 的估算值。

优点

  • 存储空间极小,适合海量用户的 UV 统计。

  • 查询速度快。

缺点

  • 结果是估算值,存在一定的误差(标准误差约为 0.81%)

    UV 统计的常见场景

    场景 1:每日 UV 统计

    需求

    • 统计每天的独立访问用户数。

    实现

    • 使用 HyperLogLog,每天创建一个新的键(例如 uv:2023-10-01),将当天的用户 ID 添加到键中。

    • 每天结束时,使用 PFCOUNT 获取当天的 UV 值。

    场景 2:月度 UV 统计

    需求

    • 统计每月的独立访问用户数。

    实现

    • 使用 HyperLogLog,将整个月的用户 ID 添加到同一个键中(例如 uv:2023-10)。

    • 每月结束时,使用 PFCOUNT 获取当月的 UV 值。

    http://www.yayakq.cn/news/327709/

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