BITCOUNT key [start end]

统计字符串被设置为1的bit数.

一般情况下,给定的整个字符串都会被进行计数,通过指定额外的 start 或 end 参数,可以让计数只在特定的位上进行。

start 和 end 参数的设置和 GETRANGE 命令类似,都可以使用负数值:比如 -1 表示最后一个位,而 -2 表示倒数第二个位,以此类推。

不存在的 key 被当成是空字符串来处理,因此对一个不存在的 key 进行 BITCOUNT 操作,结果为 0 。

*返回值

整数

被设置为 1 的位的数量。

*例子

redis>  SET mykey "foobar"
"OK"
redis>  BITCOUNT mykey
(integer) 26
redis>  BITCOUNT mykey 0 0
(integer) 4
redis>  BITCOUNT mykey 1 1
(integer) 6
redis> 

*模式:使用 bitmap 实现用户上线次数统计

Bitmap 对于一些特定类型的计算非常有效。

假设现在我们希望记录自己网站上的用户的上线频率,比如说,计算用户 A 上线了多少天,用户 B 上线了多少天,诸如此类,以此作为数据,从而决定让哪些用户参加 beta 测试等活动 —— 这个模式可以使用 SETBITBITCOUNT 来实现。

比如说,每当用户在某一天上线的时候,我们就使用 SETBIT ,以用户名作为 key ,将那天所代表的网站的上线日作为 offset 参数,并将这个 offset 上的为设置为 1 。

举个例子,如果今天是网站上线的第 100 天,而用户 peter 在今天阅览过网站,那么执行命令 SETBIT peter 100 1 ;如果明天 peter 也继续阅览网站,那么执行命令 SETBIT peter 101 1 ,以此类推。

当要计算 peter 总共以来的上线次数时,就使用 BITCOUNT 命令:执行 BITCOUNT peter ,得出的结果就是 peter 上线的总天数。

更详细的实现可以参考博文"Fast easy realtime metrics using Redis bitmaps".

*性能

前面的上线次数统计例子,即使运行 10 年,占用的空间也只是每个用户 10*365 比特位(bit),也即是每个用户 456 字节。对于这种大小的数据来说, BITCOUNT的处理速度就像 GETINCR这种 O(1) 复杂度的操作一样快。

如果你的 bitmap 数据非常大,那么可以考虑使用以下两种方法:

  • 将一个大的 bitmap 分散到不同的 key 中,作为小的 bitmap 来处理。使用 Lua 脚本可以很方便地完成这一工作。
  • 使用 BITCOUNT 的 start 和 end 参数,每次只对所需的部分位进行计算,将位的累积工作(accumulating)放到客户端进行,并且对结果进行缓存 (caching)。