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Redis+Bitmap을 사용하여 10억 수준의 대규모 데이터 통계를 달성하는 방법을 단계별로 안내해 드립니다.

青灯夜游
青灯夜游앞으로
2021-09-29 11:43:313818검색

이 글은 Redis의 실제적인 부분입니다. Redis+Bitmap을 사용하여 10억 단위의 대용량 데이터 통계를 달성하는 방법을 소개하는 글입니다.

Redis+Bitmap을 사용하여 10억 수준의 대규모 데이터 통계를 달성하는 방법을 단계별로 안내해 드립니다.

모바일 애플리케이션의 비즈니스 시나리오에서는 이러한 정보를 저장해야 합니다. 키는 데이터 수집과 연결되어 있습니다. [관련 권장 사항: Redis 비디오 튜토리얼]

일반적인 시나리오는 다음과 같습니다:

  • 사용자의 로그인 상태를 확인하기 위해 userId를 제공합니다.
  • 사용자의 체크인 횟수와 첫 번째 체크인 시간을 표시합니다.
  • 2천만 명의 사용자가 최근 7일 동안 로그인 상태를 유지했으며, 7일 이내에 지속적으로 로그인한 총 사용자 수를 계산합니다.

일반적으로 우리가 직면하는 사용자 수와 방문 수는 엄청납니다. 수백만, 수천만 명의 사용자, 수천만 명, 심지어는 수십억 수준의 접속 정보까지.

그래서 우리는 대량의 데이터(예: 수십억)를 매우 효율적으로 계산할 수 있는 컬렉션 유형을 선택해야 합니다.

적절한 데이터 세트를 선택하는 방법은 무엇입니까? 먼저 일반적으로 사용되는 통계 모델을 이해하고 합리적인 데이터 이해를 통해 실질적인 문제를 해결해야 합니다.

4가지 통계 유형:

  • 집계 통계

  • 카디널리티 통계;

  • 이 기사에서는

    Binary 상태 통계 유형
    • 을 실습 시리즈의 시작 부분으로 사용합니다. 이 기사에서는
  • String, Set, Zset, List, hash

    Bitmap이외의 확장 데이터 유형을 사용합니다. > 구현합니다.

    • 문서에 포함된 지침은 온라인 Redis 클라이언트(주소: try.redis.io/, 슈퍼 말하기 편리합니다.

메시지

더 많이 공유하고 더 많이 기부하고, 수익을 고려하지 않고 초기 단계에서 다른 사람들을 위해 더 많은 가치를 창출하세요. 이러한 노력은 장기적으로 보답할 것입니다. 기하급수적으로. 특히 처음 협력을 시작할 때는 단기 수익에 대해 걱정하지 마세요. 자신의 비전, 관점, 문제 해결 능력을 발휘하는 것이 더 중요합니다. 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)或 未签到(0)，已登录(1)或未登陆(0)

이진 상태 통계

Ma 형제님, 이진 상태 통계가 무엇인가요?

즉, 컬렉션에 포함된 요소의 값은 0과 1뿐입니다. 체크인과 체크인 및 사용자 로그인 여부를 나타내는 시나리오에서는 Sign만 기록하면 됩니다. -in(1) 또는 체크인하지 않음(0), 로그인함(1) 또는 로그인하지 않음(0) 코드>.

사용자가 로그인했는지 여부를 결정하는 시나리오에서 Redis의 문자열 유형 구현을 사용한다고 가정합니다(
key -> userId, 값 -> 0은 오프라인, 1 - 로그인

을 의미함). 100만 명의 사용자 상황에서 문자열 형태로 저장한다면 100만 개의 문자열을 저장해야 하므로 메모리를 너무 많이 소모하게 됩니다.

엄마 형제님, 문자열 유형의 메모리 오버헤드가 높은 이유는 무엇인가요?

Redis+Bitmap을 사용하여 10억 수준의 대규모 데이터 통계를 달성하는 방법을 단계별로 안내해 드립니다.

문자열 유형은 실제 데이터를 기록하는 것 외에도 데이터 길이, 공간 사용량 및 기타 정보를 기록하기 위해 추가 메모리가 필요합니다.
  • 저장된 데이터에 문자열이 포함된 경우 아래 그림과 같이 SDS(Simple Dynamic String) 구조를 사용하여 String 유형을 저장합니다.
    • len
  • : 4바이트, buf를 나타냄 사용된 길이.
    • alloc
: 4바이트, buf의 실제 할당 길이를 나타냅니다. 일반적으로 > len입니다.

buf: 바이트 배열, 실제 데이터 저장, Redis는 자동으로 배열 끝에 "를 추가합니다.

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：

Redis+Bitmap을 사용하여 10억 수준의 대규모 데이터 통계를 달성하는 방법을 단계별로 안내해 드립니다.

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 and、OR、NOT、XOR。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：

Redis+Bitmap을 사용하여 10억 수준의 대규모 데이터 통계를 달성하는 방법을 단계별로 안내해 드립니다.

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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