redis操作bitmap指令，redis bit操作

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。

相关问答

Q1: redis常用数据结构介绍和业务应用场景分析

1、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。

2、数据结构，可以存储一些集合性的数据。比如在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。

3、应用场景：排行榜，带权重的消息队列 描述：Bitmaps这个“数据结构”可以实现对位的操作。 把数据结构加上引号主要因为：Bitmaps本身不是一种数据结构， 实际上它就是字符串 ， 但是它可以对字符串的位进行操作。

Q2: redis的bitmap

1、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。

2、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。

3、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。

4、实现方式：Redis实现布隆过滤器——借鉴Guava的BF算法：SpringBootx中使用Redis的bitmap结构（工具类）注意：bitmap使用存在风险，若仅仅计算hash值，会导致bitmap占用空间过大。一般需要对hash值进行取余处理。

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