Redis 中的高级数据结构

前面我们学习 Redis 中的5中基础数据类型，今天我又来了，没错，就是 Redis 中剩余的3中高级数据类型，废话不多说，我们开始吧。

Bitmap

Bitmap 翻译过来就是位图，那它有什么作用呢？

我们首先想这么一个场景，二值状态统计，这个二值状态就是指集合元素的取值就只有0和1两种。比如：在签到打卡的场景中，我们只用记录签到（1）或未签到（0），这就是典型的二值状态。在我们签到统计时，每个用户的一天的签到用1个bit位就能表示，有多少天就只需要多少个bit位，不需要使用太复杂的集合类型，这时我们就可以使用 Bitmap。

那 Bitmap 的实现原理又是啥？

Bitmap 本身是用 String 类型作为底层数据结构实现的一种统计二值状态的数据类型。String 类型是会保存为二进制的字节数组，所以，Redis 就把字节数组的每个 bit 位利用起来，用来表示一个元素的二值状态，可以把 Bitmap 看作是一个 bit 数组。

Bitmap 提供了 GETBIT/SETBIT 操作，使用一个偏移值 offset 对 bit 数据的某一个 bit 位进行读和写，这个偏移值 offset 是从 0 开始的，最小就是0。当使用 SETBIT 对一个 bit 位进行写操作时，这个 bit 位会被设置为1。Bitmap 还提供了BITCOUNT 操作，用来统计这个 bit 数组中所有“1” 的个数。

那么该怎么具体使用 Bitmap 进行签到统计呢？

假设我们要统计 ID 3000 的用户在 2020 年 8 月份的签到情况，就可以按照下面的步骤进行操作。

1）执行下面的命令，记录该用户 8 月 3 号已签到。

SETBIT uid:sign:3000:202008 2 1

2）检查该用户 8 月 3 日是否签到。

GETBIT uid:sign:3000:202008 2

3）统计该用户在 8 月份的签到次数。

BITCOUNT uid:sign:3000:202008

这样，我们就知道该用户在 8 月份的签到情况了，是不是很简单呢？接下来，你可以再思考一个问题：如果记录了 1 亿个用户 10 天的签到情况，你有办法统计出这 10 天连续签到的用户总数吗？

在介绍具体的方法之前，我们要先知道，Bitmap 支持用 BITOP 命令对多个 Bitmap 按位做“与”“或”“异或”的操作，操作的结果会保存到一个新的 Bitmap 中。我们用与运算举个例子：

假如我们对三个 Bitmap bm1、bm2、bm3对应 bit 做“与”操作，结果保存到了一个新的 Bitmap 中，这个结果 Bitmap 的 key 被设为“resmap”。

回到上面的问题，在统计 1 亿个用户连续 10 天的签到情况时，你可以把每天的日期作为key，每个 key 对应一个 1 亿位的 Bitmap，每一个 bit 对应一个用户当天的签到情况。接下来，我们对 10 个 Bitmap 做“与”操作，得到的结果也是一个 Bitmap。在这个Bitmap 中，只有 10 天都签到的用户对应的 bit 位上的值才会是 1。最后，我们可以用BITCOUNT 统计下 Bitmap 中的 1 的个数，这就是连续签到 10 天的用户总数了。

我们可以简单的算出这10天签到情况后的内存开销。每天使用 1 个 1 亿位的Bitmap，大约占 12MB 的内存（10^8/8/1024/1024），10 天的 Bitmap 的内存开销约为 120MB，内存压力不算太大。不过，在实际应用时，最好对 Bitmap 设置过期时间，让Redis 自动删除不再需要的签到记录，以节省内存开销。

由此可看出，在记录海量数据时，Bitmap 能有效地节省内存空间。

HyperLogLog

在介绍 HyperLogLog 之前，我们先讲一下基数统计。基数统计就是指统计一个集合中不重复的元素个数。

以下面这个场景为例，我们来看看使用基数统计的场景：

比如统计网页的 UV，网页 UV 的统计有个独特的地方，就是需要去重，一个用户一天内的多次访问只能算作一次。在 Redis 的集合类型中，Set 类型默认支持去重，所以看到有去重需求时，我们可能第一时间就会想到用 Set 类型。

我们看看使用 Set 的情况：有一个用户 user1 访问 page1 时，你把这个信息加到 Set 中：

SADD page1:uv user1

用户 1 再来访问时，Set 的去重功能就保证了不会重复记录用户 1 的访问次数，这样，用户 1 就算是一个独立访客。当你需要统计 UV 时，可以直接用 SCARD 命令，这个命令会返回一个集合中的元素个数。

但是这样就没有问题了吗？如果page1 非常火爆，UV 达到了千万，这个时候，一个 Set 就要记录千万个用户ID。对于一个搞大促的电商网站而言，这样的页面可能有成千上万个，如果每个页面都用这样的一个 Set，就会消耗很大的内存空间。

当然，也可以使用 Hash 类型记录 UV。例如，你可以把用户 ID 作为 Hash 集合的 key，当用户访问页面时，就用HSET 命令（用于设置 Hash 集合元素的值），对这个用户 ID 记录一个值“1”，表示一个独立访客，用户 1 访问 page1 后，我们就记录为 1 个独立访客，如下所示：

HSET page1:uv user1 1

即使用户 1 多次访问页面，重复执行这个 HSET 命令，也只会把 user1 的值设置为 1，仍然只记为 1 个独立访客。当要统计 UV 时，我们可以用 HLEN 命令统计 Hash 集合中的所有元素个数。

但是，和 Set 类型相似，当页面很多时，Hash 类型也会消耗很大的内存空间。那么，有什么办法既能完成统计，还能节省内存吗？

于是，我们的 HyperLogLog 就登场了。

HyperLogLog 是一种用于统计基数的数据集合类型，它的最大优势就在于，当集合元素数量非常多时，它计算基数所需的空间总是固定的，而且还很小。

在 Redis 中，每个 HyperLogLog 只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个元素的基数。你看，和元素越多就越耗费内存的 Set 和 Hash 类型相比，HyperLogLog 就非常节省空间。

在统计 UV 时，你可以用 PFADD 命令（用于向 HyperLogLog 中添加新元素）把访问页面的每个用户都添加到 HyperLogLog 中。

PFADD page1:uv user1 user2 user3 user4 user5

接下来，就可以用 PFCOUNT 命令直接获得 page1 的UV值了，这个命令的作用就是返回 HyperLogLog 的统计结果。

PFCOUNT page1:uv

但是，HyperLogLog 的统计规则是基于概率完成的，所以它给出的统计结果是有一定误差的，标准误算率是 0.81%。这也就意味着，你使用HyperLogLog 统计的 UV 是 100 万，但实际的 UV 可能是 101 万。虽然误差率不算大，但是，如果你需要精确统计结果的话，最好还是继续用 Set 或 Hash 类型。

GEO

我们还是以一个场景为例，来看看 GEO 是个什么东东。

在生活中，我们肯定用过打车软件，或摇一摇等，对于这些场景，我们肯定是需要知道自己的地理位置的，用专业点的话说就是这些功能都是基于位置信息服务（Location-Based Service，LBS）的应用。LBS 应用访问的数据是和人或物关联的一组经纬度信息，而且要能查询相邻的经纬度范围，GEO 就非常适合应用在LBS 服务的场景中，我们来看一下它的底层结构。

GEO 类型的底层数据结构是用 Sorted Set 来实现的，我们以上面叫车的例子来看：

用 Sorted Set 来保存车辆的经纬度信息时，Sorted Set 的元素是车辆 ID，元素的权重分数是经纬度信息，如下图所示：

这时问题来了，Sorted Set 元素的权重分数是一个浮点数（float 类型），而一组经纬度包含的是经度和纬度两个值，是没法直接保存为一个浮点数的，那具体该怎么进行保存呢？

这就要用到 GEO 类型中的 GeoHash 编码了，关于这个编码感兴趣的同学可以自己去了解，这里就不说了。

下面说说 GEO 类型的使用。

在使用 GEO 类型时，我们经常会用到两个命令，分别是 GEOADD 和 GEORADIUS。

GEOADD 命令：用于把一组经纬度信息和相对应的一个 ID 记录到 GEO 类型集合中。
GEORADIUS 命令：会根据输入的经纬度位置，查找以这个经纬度为中心的一定范围内的其他元素。当然，我们可以自己定义这个范围。

我们还是以叫车的例子来看看这两个命令的使用：

假设车辆 ID 是 33，经纬度位置是（116.034579，39.030452），我们可以用一个 GEO 集合保存所有车辆的经纬度，集合 key 是 cars:locations。执行下面的这个命令，就可以把 ID 号为 33 的车辆的当前经纬度位置存入 GEO 集合中：

GEOADD cars:locations 116.034579 39.030452 33

当用户想要寻找自己附近的网约车时，LBS 应用就可以使用 GEORADIUS 命令。

例如，LBS 应用执行下面的命令时，Redis 会根据输入的用户的经纬度信息（116.054579，39.030452 ），查找以这个经纬度为中心的 5 公里内的车辆信息，并返回给 LBS 应用。当然，你可以修改“5”这个参数，来返回更大或更小范围内的车辆信息。

GEORADIUS cars:locations 116.054579 39.030452 5 km ASC COUNT 10

另外，我们还可以进一步限定返回的车辆信息。比如，我们可以使用 ASC 选项，让返回的车辆信息按照距离这个中心位置从近到远的方式来排序，以方便选择最近的车辆；还可以使用 COUNT 选项，指定返回的车辆信息的数量。毕竟，5 公里范围内的车辆可能有很多，如果返回全部信息，会占用比较多的数据带宽，这个选项可以帮助控制返回的数据量，节省带宽。

可以看到，使用 GEO 数据类型可以非常轻松地操作经纬度这种信息。

好啦，学习的时光过得总是飞快，相信你又学到了不少可以糊弄面试官的东西了。