本文主要是介绍布隆过滤器，Redis之 bitmap，场景题【如果微博某个大V发了一条消息，怎么统计有多少人看过了】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 一、什么是 bitmap
- 1-1、Bitmap 相关命令
- 二、bitmap 和 set 对比
- 2-1、数据准备
- 2-2、内存对比
- 2-3、性能对比
- 三、布隆过滤器
- 3-1、理论
- 主要作用
- 如何将数据放到过滤器内呢？
- 注意事项
- 布隆过滤器 有两个重要的参数
- 3-2、代码实现
- 3-3、Java中的hash函数
最近面试，面试官问了一个场景题，遗憾的是我没能答上来，后经老大指点，这里来做个总结。
如果微博某个大V发了一条消息，怎么统计有多少人看过了。
每一个访问记录肯定是要入库的，但页面展示的时候，我们不可能都去数据库 count 一下。最开始我说使用redis的set数据结构把用户id存进去，但这并不是一个很好的答案，因为它消耗的内存太大。
redis有一种数据结构 bitmap，在特定的数据场景下，它很适合来做这种统计，为什么说是特定的场景，下面我们来分析。
一、什么是 bitmap
Bitmap是一种精简而高效的数据结构，通过二进制位存储大规模布尔值信息，常用于快速处理用户在线状态、权限管理以及行为记录等应用场景。
可以简单把它想象成是趋于无限大的数组，只是这个数组的每个位置只能存储 1 和 0。它可以快速的统计出有多少个 1，也可以快速统计某个区间内有多少个 1。
基于此我们可以创建一个 bitmap， key就是这条消息的id，每个位置就对应一个用户，1 就表示看过。
1-1、Bitmap 相关命令
二、bitmap 和 set 对比
如果只是想统计有多少个用户访问过，且某个用户是否访问过，其实 set类型，也可以满足我们的要求，实际上我上次也是这么回答的，但结果是不对的，下面来看分析。
看一种数据结构是否好，无非是看它消耗的存储空间和运行速率，基于此我们来对比一下 bitmap 和 set的内存消耗和运行速率。
2-1、数据准备
我们以10w数据为基准来进行测试，插入数据的脚本如下
@Scheduled(fixedRate = 1000 * 60 * 60)
public void fun() {redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());redisTemplate.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());long start = System.currentTimeMillis();ValueOperations<String, Object> valueOps = redisTemplate.opsForValue();for (int i = 0; i < 100000; i++) {String uuid = UUID.randomUUID().toString();redisTemplate.opsForSet().add("set10w_uuid", uuid);redisTemplate.opsForSet().add("set10w_incr", String.valueOf(i));valueOps.setBit("bitMap10w_hash", Murmur3.hash_x86_32(uuid.getBytes(), uuid.length(), 0),true);valueOps.setBit("bitMap10w_hash_size", Math这篇关于布隆过滤器，Redis之 bitmap，场景题【如果微博某个大V发了一条消息，怎么统计有多少人看过了】的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
