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手把手带你使用Redis+Bitmap实现亿级海量数据统计

转载2021-10-09 10:09:4801228
本篇文章是Redis的实战篇,介绍一下使用Redis+Bitmap实现亿级海量数据统计的方法,希望对大家有所帮助!

在移动应用的业务场景中,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合。【相关推荐:Redis视频教程

常见的场景如下:

  • 给一个 userId ,判断用户登陆状态;
  • 显示用户某个月的签到次数和首次签到时间;
  • 两亿用户最近 7 天的签到情况,统计 7 天内连续签到的用户总数;

通常情况下,我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的,比如百万、千万级别的用户数量,或者千万级别、甚至亿级别的访问信息。

所以,我们必须要选择能够非常高效地统计大量数据(例如亿级)的集合类型。

如何选择合适的数据集合,我们首先要了解常用的统计模式,并运用合理的数据了性来解决实际问题。

四种统计类型:

  • 二值状态统计;

  • 聚合统计;

  • 排序统计;

  • 基数统计。

本文将由二值状态统计类型作为实战篇系列的开篇,文中将用到 String、Set、Zset、List、hash 以外的拓展数据类型 Bitmap 来实现。

文章涉及到的指令可以通过在线 Redis 客户端运行调试,地址:try.redis.io/,超方便的说。

寄语

多分享多付出,前期多给别人创造价值并且不计回报,从长远来看,这些付出都会成倍的回报你。

特别是刚开始跟别人合作的时候,不要去计较短期的回报,没有太大意义,更多的是锻炼自己的视野、视角以及解决问题的能力。

二值状态统计

码哥,什么是二值状态统计呀?

也就是集合中的元素的值只有 0 和 1 两种,在签到打卡和用户是否登陆的场景中,只需记录签到(1)未签到(0)已登录(1)未登陆(0)

假如我们在判断用户是否登陆的场景中使用 Redis 的 String 类型实现(key -> userId,value -> 0 表示下线,1 - 登陆),假如存储 100 万个用户的登陆状态,如果以字符串的形式存储,就需要存储 100 万个字符串了,内存开销太大。

码哥,为什么 String 类型内存开销大?

String 类型除了记录实际数据以外,还需要额外的内存记录数据长度、空间使用等信息。

当保存的数据包含字符串,String 类型就使用简单动态字符串(SDS)结构体来保存,如下图所示:

1.png

  • len:占 4 个字节,表示 buf 的已用长度。
  • alloc:占 4 个字节,表示 buf 实际分配的长度,通常 > len。
  • buf:字节数组,保存实际的数据,Redis 自动在数组最后加上一个 “\0”,额外占用一个字节的开销。

所以,在 SDS 中除了 buf 保存实际的数据, len 与 alloc 就是额外的开销。

另外,还有一个 RedisObject 结构的开销,因为 Redis 的数据类型有很多,而且,不同数据类型都有些相同的元数据要记录(比如最后一次访问的时间、被引用的次数等)。

所以,Redis 会用一个 RedisObject 结构体来统一记录这些元数据,同时指向实际数据。

2.png

对于二值状态场景,我们就可以利用 Bitmap 来实现。比如登陆状态我们用一个 bit 位表示,一亿个用户也只占用 一亿 个 bit 位内存 ≈ (100000000 / 8/ 1024/1024)12 MB。

大概的空间占用计算公式是:($offset/8/1024/1024) MB

什么是 Bitmap 呢?

Bitmap 的底层数据结构用的是 String 类型的 SDS 数据结构来保存位数组,Redis 把每个字节数组的 8 个 bit 位利用起来,每个 bit 位 表示一个元素的二值状态(不是 0 就是 1)。

可以将 Bitmap 看成是一个 bit 为单位的数组,数组的每个单元只能存储 0 或者 1,数组的下标在 Bitmap 中叫做 offset 偏移量。

为了直观展示,我们可以理解成 buf 数组的每个字节用一行表示,每一行有 8 个 bit 位,8 个格子分别表示这个字节中的 8 个 bit 位,如下图所示:

3.png

8 个 bit 组成一个 Byte,所以 Bitmap 会极大地节省存储空间。 这就是 Bitmap 的优势。

判断用户登陆态

怎么用 Bitmap 来判断海量用户中某个用户是否在线呢?

Bitmap 提供了 GETBIT、SETBIT 操作,通过一个偏移值 offset 对 bit 数组的 offset 位置的 bit 位进行读写操作,需要注意的是 offset 从 0 开始。

只需要一个 key = login_status 表示存储用户登陆状态集合数据, 将用户 ID 作为 offset,在线就设置为 1,下线设置 0。通过 GETBIT判断对应的用户是否在线。 50000 万 用户只需要 6 MB 的空间。

SETBIT 命令

SETBIT <key> <offset> <value>

设置或者清空 key 的 value 在 offset 处的 bit 值(只能是 0 或者 1)。

GETBIT 命令

GETBIT <key> <offset>

获取 key 的 value 在 offset 处的 bit 位的值,当 key 不存在时,返回 0。

假如我们要判断 ID = 10086 的用户的登陆情况:

第一步,执行以下指令,表示用户已登录。

SETBIT login_status 10086 1

第二步,检查该用户是否登陆,返回值 1 表示已登录。

GETBIT login_status 10086

第三步,登出,将 offset 对应的 value 设置成 0。

SETBIT login_status 10086 0

用户每个月的签到情况

在签到统计中,每个用户每天的签到用 1 个 bit 位表示,一年的签到只需要 365 个 bit 位。一个月最多只有 31 天,只需要 31 个 bit 位即可。

比如统计编号 89757 的用户在 2021 年 5 月份的打卡情况要如何进行?

key 可以设计成 uid:sign:{userId}:{yyyyMM},月份的每一天的值 - 1 可以作为 offset(因为 offset 从 0 开始,所以 offset = 日期 - 1)。

第一步,执行下面指令表示记录用户在 2021 年 5 月 16 号打卡。

SETBIT uid:sign:89757:202105 15 1

第二步,判断编号 89757 用户在 2021 年 5 月 16 号是否打卡。

GETBIT uid:sign:89757:202105 15

第三步,统计该用户在 5 月份的打卡次数,使用 BITCOUNT 指令。该指令用于统计给定的 bit 数组中,值 = 1 的 bit 位的数量。

BITCOUNT uid:sign:89757:202105

这样我们就可以实现用户每个月的打卡情况了,是不是很赞。

如何统计这个月首次打卡时间呢?

Redis 提供了 BITPOS key bitValue [start] [end]指令,返回数据表示 Bitmap 中第一个值为 bitValue 的 offset 位置。

在默认情况下, 命令将检测整个位图, 用户可以通过可选的 start 参数和 end 参数指定要检测的范围。

所以我们可以通过执行以下指令来获取 userID = 89757 在 2021 年 5 月份首次打卡日期:

BITPOS uid:sign:89757:202105 1

需要注意的是,我们需要将返回的 value + 1 ,因为 offset 从 0 开始。

连续签到用户总数

在记录了一个亿的用户连续 7 天的打卡数据,如何统计出这连续 7 天连续打卡用户总数呢?

我们把每天的日期作为 Bitmap 的 key,userId 作为 offset,若是打卡则将 offset 位置的 bit 设置成 1。

key 对应的集合的每个 bit 位的数据则是一个用户在该日期的打卡记录。

一共有 7 个这样的 Bitmap,如果我们能对这 7 个 Bitmap 的对应的 bit 位做 『与』运算。

同样的 UserID offset 都是一样的,当一个 userID 在 7 个 Bitmap 对应对应的 offset 位置的 bit = 1 就说明该用户 7 天连续打卡。

结果保存到一个新 Bitmap 中,我们再通过 BITCOUNT 统计 bit = 1 的个数便得到了连续打卡 7 天的用户总数了。

Redis 提供了 BITOP operation destkey key [key ...]这个指令用于对一个或者多个 键 = key 的 Bitmap 进行位元操作。

opration 可以是 andORNOTXOR。当 BITOP 处理不同长度的字符串时,较短的那个字符串所缺少的部分会被看作 0 。空的 key 也被看作是包含 0 的字符串序列。

便于理解,如下图所示:

4.png

3 个 Bitmap,对应的 bit 位做「与」操作,结果保存到新的 Bitmap 中。

操作指令表示将 三个 bitmap 进行 AND 操作,并将结果保存到 destmap 中。接着对 destmap 执行 BITCOUNT 统计。

// 与操作
BITOP AND destmap bitmap:01 bitmap:02 bitmap:03
// 统计 bit 位 =  1 的个数
BITCOUNT destmap

简单计算下 一个一亿个位的 Bitmap占用的内存开销,大约占 12 MB 的内存(10^8/8/1024/1024),7 天的 Bitmap 的内存开销约为 84 MB。同时我们最好给 Bitmap 设置过期时间,让 Redis 删除过期的打卡数据,节省内存。

小结

思路才是最重要,当我们遇到的统计场景只需要统计数据的二值状态,比如用户是否存在、 ip 是否是黑名单、以及签到打卡统计等场景就可以考虑使用 Bitmap。

只需要一个 bit 位就能表示 0 和 1。在统计海量数据的时候将大大减少内存占用。

原文地址:https://juejin.cn/post/6999908907791417351

作者:码哥字节

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