本學習教程所有示例**見github：
1）setbit
redis 127.0.0.1:6379> setbit key_name offset value //該命令用於對 key 所儲存的字串值，設定或清除指定偏移量上的位(bit)。時間複雜度o（1）那如何通過setbit命令將 andy中的 『a』 變成 『b』 呢？即將 01100001 變成 01100010（b的ascii碼是98），其實就是將』a』中的offset 6從0變成1，將offset 7從1變成0。
每次setbit完畢之後，有乙個（integer） 0或者（integer）1的返回值，這個是在你進行setbit 之前，該offset位的位元值。最後通過get andy得到的結果變成了 『b』 。
2）bitcount
redis 127.0.0.1:6379> bitcount andy //該命令統計字串（位元組）被設定為1的bit數這裡需要注意一點的是！！！！！！！！
bitcount 統計的是1的個數， bitcount test 0 -1 就是所有的， bitcount 0 0 那麼就應該是第乙個位元組中1的數量的，注意是位元組第乙個位元組也就是 0 1 2 3 4 5 6 7 這八個位置上。見下面的測試樣例，setbit單位是bit，bitcount是以byte為間隔統計的
3）getbit
redis 127.0.0.1:6379> getbit andy offset //返回key對應的string在offset處的bit值redis 127.0.0.1:6379> bitop operation destkey key [key...] //對乙個或多個儲存二進位制位的字串 key 進行位元操作，並將結果儲存到 destkey 上除了 not 操作之外，其他操作都可以接受乙個或多個 key 作為輸入，執行結果將始終保持到destkey裡面。
當 bitop 處理不同長度的字串時，較短的那個字串所缺少的部分會被看作 0。返回值是儲存到 destkey 的字串的長度（以位元組byte為單位），和輸入 key 中最長的字串長度相等。
setbit 可以理解是乙個位陣列，至於這個陣列有多大，redis中bit對映被限制在512mb之內，所以最大是2^32。也就是在這樣乙個位陣列上存0或者是1 ，可以結合bloomfilter的應用場景理解位陣列的用法，將字串使用一種合適雜湊函式對映到不同的bit位上（2^32足夠的大，可以滿足需求）
使用 bitmap 實現使用者上線次數統計、統計活躍使用者
比如說，通過將乙個使用者的id對應value上的一位，通過對活躍使用者對應的位進行置位，就能夠用乙個value記錄所有活躍使用者的資訊。如圖bitmap有9個位被置為1，表示這9個位上對應的使用者是今天的活躍使用者。其中第15位表示uid為15的使用者，第一位表示uid為0的使用者。（如果你的uid不是從1開始的，比如從100000開始，實際上你也可以相應的用uid減去初始值來表示其位數，比如1000000使用者對應到bitmap的第一位）
redis.setbit(play:yyyy-mm-dd, user_id, 1)通過上圖中的測試樣例可以發現：
節約空間，統計一億人每天的登入情況，用一億bit，約1200wbyte，約10m的字元就能表示（因為bitop命令的返回值是儲存到 time中的字串的長度（以位元組byte為單位），和輸入 key 中最長的字串長度相等。即1億除以8bit=1250萬byte）；
計算方便。
如果你的 bitmap 資料非常大，那麼可以考慮使用以下兩種方法：
● 將乙個大的 bitmap 分散到不同的 key 中，作為小的 bitmap 來處理。使用 lua 指令碼可以很方便地完成這一工作。
● 使用 bitcount 的 start 和 end 引數，每次只對所需的部分位進行計算，將位的累積工作(accumulating)放到客戶端進行，並且對結果進行快取 (caching)。
如果活躍使用者在百萬級別，使用redis bitmap很划算。
如果活躍使用者很少，而使用者id都是10位以上的int。那就很浪費記憶體了，還不如使用set集合，然後求交集就可以了。
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