redisbitmap性能，redis bitmap原理

redisbitmap缺点

优点：实现简单，容易理解； 缺点：流量曲线可能不够平滑，有“突刺现象”。 一段时间内（不超过时间窗口）系统服务不可用。

BitMap是一串连续的二进制数字（0和1），类似于位数组，每一位所在的位置为偏移量（offset），类似于数组索引，BitMap就是通过最小的单位bit来进行0|1的设置，时间复杂度位O(1)，表示某个元素的值或者状态。

直接存放会导致超限. 2^32 =4294967296 (10位）= 512MB， 约40亿.所以可以采取分段存储：国内的手机号大部分是以 13， 14， 15， 16， 17， 18， 19 等开头， 前2位一般都是固定的。

人口数量 Bitmap的填充计数是设置索引的位数1。有计算人口数的有效算法。例如，在Windows开发环境上，包含10亿位的90％填充位组的人口数量为21 ms。Redis中的位图 Redis允许二进制密钥和二进制值。位图只不过是二进制值。

redisbitmap有缺点。根据查询相关公开信息：用BITPOS有一个缺点，那就是每次只能找到一个为1的下标，因此，当我们需要统计处bitmap中有哪些位置为1的时候，则需要使用一些额外的代码计算。

相关问答

Q1: Redis优点

1、移动云云数据库Redis具备三大优点。一是数据持久化存储，云数据库Redis支持数据秒级持久化到云盘，在提供高速数据读写能力的同时能够满足数据持久化需求，实现服务重启后数据不丢失。

2、数据加密：Redis支持对数据进行加密，保证数据传输和存储的安全性，能够防止敏感数据泄露和数据被篡改。

3、移动云云数据库Redis在数据安全方面有以下几个优点：数据加密：Redis通过对数据进行加密保护，防止数据被窃取或篡改。其支持的数据加密方式包括对称加密、非对称加密、哈希加密等。

4、Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。

Q2: RPS和RFS网卡多队列性能调优实践

1、为了解决LVS ksoftirqd CPU使用率100%导致网卡软中断丢包，我和同事们一起搜索了大量的资料去分析问题，特别是感谢美团技术团队的分享帮助我们快速梳理优化思路，最后明确了如何重构RPS和RFS网卡多队列的优化脚本。

2、之前记录过处理因为LVS网卡流量负载过高导致软中断发生丢包的问题， RPS和RFS网卡多队列性能调优实践 ，对一般人来说压力不大的情况下其实碰见的概率并不高。

3、好消息是Linux支持RPS，通俗点来说就是在软件层面模拟实现硬件的多队列网卡功能。

Q3: redis能解决什么问题

1、类似的问题就可以用Redis来解决。比如说，我们的一个Web应用想要列出用户贴出的最新20条评论。在最新的评论边上我们有一个“显示全部”的链接，点击后就可以获得更多的评论。

2、Redis锁是解决缓存击穿问题的一个很好的办法。Laravel 7 中自带有 IlluminateCacheRedisLock Redis锁类，直接使用就行，用起来也很方便。

3、数据库的数据也是空，这样即使访问了数据库，也是获取不到数据，那么缓存中肯定也没有对应的数据。这样也会导致穿透。

4、我们来看下如何利用Redis来解决上面的三个问题。库存安全 利用Redis来做库存扣减，避免超限的方法很多，坑也很多，我们先来看下常用的陷阱有哪些。

5、八 如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题这个问题大致就是，同时有多个子系统去 Set 一个 Key。这个时候要注意什么呢？大家基本都是推荐用 Redis 事务机制。但是并不推荐使用 Redis 的事务机制。

6、用Redis来找出哪些数据需要过期删除，然后再精准地从数据库中删除相应的记录。计数器应用 Redis的命令都是原子性的，你可以轻松地利用INCR，DECR命令来构建计数器系统。

Q4: Redis使用bitmap、zset、hash、list等结构完成骚操作?

1、String是redis中最基础的数据结构，你可以把它用作缓存最基础的kv（key-value）类型的缓存(value最大为512MB)，只需要把需要缓存的对象进行string的编解码即可。

2、String 字符串 字符串类型是 Redis 最基础的数据结构，首先键都是字符串类型，而且 其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的，我们常使用的 set key value 命令就是字符串。

3、）主进程fork操作完成后，继续响应其他命令。所有修改命令依然写入AOF缓冲区并根据appendfsync策略同步到硬盘，保证原有AOF机制正确性。2）由于fork操作运用写时复制技术，子进程只能共享fork操作时的内存数据。

4、二 list(双向链表)list是一个链表结构，主要功能是push、pop、获取一个范围的所有值等等。

Q5: 布隆过滤器

使用布隆过滤器判断元素是否存在，是一种低空间成本的方式。布隆过滤器是1970年由布隆提出的，它实际上是一个很长的二进制向量，和一系列随机映射函数。

布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合。

redis布隆过滤器属于bigkey。根据查询公开信息显示，redis是单线程运行的，一次操作的value会对整个redis的响应时间造成负面影响。出现这种情况下需要对bigkey进行拆分。

布隆过滤器内部维护一个bitArray(位数组)，开始所有数据为0，当一个元素过来时，能过多个哈希函数（hashhashhash3）计算不同的hash值，并通过hash值找到bitArray的下标，将里面的值改为由0变为1。

这说明了若想保持某固定误判率不变，布隆过滤器的bit数m与被add的元素数n应该是线性同步增加的。三 如何设计bloomfilter 此概率为某bit位在插入n个元素后未被置位的概率。

布隆过滤器，主要需实现的目标是， 在指定的数据个数范围内，满足误判率在设定的范围内 ，误判率太高的话，无法起到过滤数据的情况，误判率不能为0。

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