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2021-06-01 09:32:01
在之前的文章中,我們有說過bitmap,bitmap在很多場景可以應用,比如黑白名單,快速判定,登入情況等等。總之,bitmap是以其高效能出名。其基本原理是一位儲存一個標識,其他衍生知道咱就不說了,而redis就是以這種原生格式儲存的。
實際上,redis是基於string的資料結構實現了bitmap的功能。
最基本的,redis的bitmap有設定和讀取兩個值,即 setbit/getbit, 非常容易理解,即設定某個標識為1,那麼取值判定的時候,就可以得到true.
127.0.0.1:6379> setbit bm1 222 1 (integer) 0 127.0.0.1:6379> getbit bm1 222 (integer) 1
這很容易理解,也是最基本的。當然,它還提供其他的一些操作:BITCOUNT 做資料量統計, BITOP 做bitmap的交併差運算... 我們也不必過多討論它。
可以說redis的bitmap實現相當之簡單,所以java也就順便實現了一個bitmap的版本:BitSet .
@Test public void testJavaBitmap() { BitSet bitmap = new BitSet(); bitmap.set(88); // exist = true boolean exist = bitmap.get(88); BitSet bitmap2 = new BitSet(); bitmap2.set(99); // bitmap中將包含 [88, 99] bitmap.or(bitmap2); }
java中的bitmap實現,也是按位元儲存,但是是基於long的儲存。
/* * BitSets are packed into arrays of "words." Currently a word is * a long, which consists of 64 bits, requiring 6 address bits. * The choice of word size is determined purely by performance concerns. */ private final static int ADDRESS_BITS_PER_WORD = 6; /** * Sets the bit at the specified index to {@code true}. * * @param bitIndex a bit index * @throws IndexOutOfBoundsException if the specified index is negative * @since JDK1.0 */ public void set(int bitIndex) { if (bitIndex < 0) throw new IndexOutOfBoundsException("bitIndex < 0: " + bitIndex); int wordIndex = wordIndex(bitIndex); expandTo(wordIndex); words[wordIndex] |= (1L << bitIndex); // Restores invariants checkInvariants(); } /** * Given a bit index, return word index containing it. */ private static int wordIndex(int bitIndex) { return bitIndex >> ADDRESS_BITS_PER_WORD; }
所以,我們可以得出一個淺顯的結論,bitmap很簡單,一點都不神祕。但是,大道至簡,它高效能,它自然還是有好處的,咱們該用還得用。顯然,java版本的bitmap雖然很很好用,但是它只是應用級別的,只能在程序內使用,有太多的其他問題沒考慮,所以咱們還得要依賴於redis的bitmap.
問題:如果我有很多的數位標識想要寫入redis中,然後再進行讀取判定,該怎麼辦呢?
很簡單的,我們可以一個個地呼叫 setbit 命令,依次寫入redis中。這自然能解決問題,但是明顯會帶來很多的網路io。
其次,我們可以使用pipeline呼叫setbit進行批次寫入。這當然是一種優化方案,只是仍然不是最優。
那有沒有什麼更好的辦法呢?
對於批次的操作,redis是基於string實現,而java是基於bitset實現。其功能都基本差不多,判定、寫入、交併差運算。那麼,除了一個個按照各自語法進行新增外,有沒有可能進行資料結構上的對等呢?
這個思路是很自然的,因為我們已經完全理解了各自的實現原理,為什麼不呢?直接將BitSet轉換為byte[]寫入redis,直接將redis的bitmap當作string讀出來不就可以了嗎?
事實真是如此嗎?實際上有點差別,原因是一個是大端儲存,一個是小端儲存。
比如:比如對於儲存byte值: 00000010 , redis中會解釋為偏移為6的值為1, 而在java中則會解析為數位2存在於bitmap中。也就是說兩個的判定結果是不一樣的,一個是6,一個是2。如果把java中的值給調換一下,變成 01000000,那麼就和redis是一樣的了。
而從redis中轉變到java中,則需要將每個byte位做一逆向操作判定,具體實現如下:
@Test public void testSetBitmapData2Redis() { //建立一個連線 Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379); // 正向設定redis bitmap String testBitmapKey = "mybitmap1"; jedis.set(testBitmapKey.getBytes(), genRedisBitmap(2, 55, 133, 65537, 10_0000)); Assert.assertEquals("bitmap取值不正確", true, jedis.getbit(testBitmapKey, 2L)); Assert.assertEquals("bitmap取值不正確", true, jedis.getbit(testBitmapKey, 133L)); Assert.assertEquals("bitmap取值不正確", true, jedis.getbit(testBitmapKey, 65537L)); Assert.assertEquals("bitmap取值不正確", true, jedis.getbit(testBitmapKey, 10_0000L)); Assert.assertEquals("bitmap取值不正確", false, jedis.getbit(testBitmapKey, 3L)); //在redis中獲取name值 byte[] redisBitmapData = jedis.get("mybitmap1".getBytes()); BitSet bitSet = convertRedisBitmapToJava(redisBitmapData); Assert.assertTrue("redisBitmap反解不正確", bitSet.get(2)); Assert.assertTrue("redisBitmap反解不正確", bitSet.get(133)); Assert.assertTrue("redisBitmap反解不正確", bitSet.get(65537)); Assert.assertTrue("redisBitmap反解不正確", bitSet.get(10_0000)); Assert.assertFalse("redisBitmap反解不正確", bitSet.get(332)); jedis.close(); } // 將redis的bitmap轉換為java 的bitset private BitSet convertRedisBitmapToJava(byte[] redisBitmapData) { int len = redisBitmapData.length; BitSet bitSet = new BitSet(); // 每個 byte 8位元, 所以整個bitmap 的長度為 len * 8 for (int i = 0; i < len * 8; i++) { byte currentSegment = redisBitmapData[i / 8]; if(currentSegment == 0) { continue; } if((currentSegment & (1 << (7 - (i % 8) ) ) ) != 0 ) { bitSet.set(i); } } return bitSet; } // 生成redis的bitmap資料 private byte[] genRedisBitmap(int... items) { BitSet bitSet = new BitSet(); // 2 55 133 for (int k : items) { bitSet.set(k); } byte[] targetBitmap = bitSet.toByteArray(); convertJavaToRedisBitmap(targetBitmap); return targetBitmap; } // 將java中的位元組陣列轉換為redis的bitmap資料形式 private void convertJavaToRedisBitmap(byte[] bytes) { int len = bytes.length; for (int i = 0; i < len; i++) { byte b1 = bytes[i]; if(b1 == 0) { continue; } byte transByte = 0; for (byte j = 0; j < 8; j++) { transByte |= (b1 & (1 << j)) >> j << (7 -j); } bytes[i] = transByte; } }
經驗證,將8位元的byte進行位置反轉,能夠完美匹配兩種資料結構。
如此一來,就可以輕鬆將整個bitmap進行初始化設定到redis中,從而在redis的bitmap中,使用 getbit 進行高效判定了。
不要害怕今日的苦,你要相信明天,更苦!
到此這篇關於redis bitmap資料結構之java對等操作的文章就介紹到這了,更多相關redis bitmap資料結構內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!
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