Redis BitMap+SpringBoot 实现签到与统计功能

前言：

在各个项目中，我们都可能需要用到签到和统计功能。签到后会给用户一些礼品以此来吸引用户持续在该平台进行活跃。
签到功能，使用 Redis 中的 BitMap 功能来实现，就是一个非常不错的选择。

一、Redis BitMap 基本用法

BitMap 基本语法、指令
签到功能我们可以使用MySQL来完成，比如下表：
在这里插入图片描述
用户一次签到，就是一条记录，假如有1000万用户，平均每人每年签到次数为10次，则这张表一年的数据量为 1亿条

每签到一次需要使用（8 + 8 + 1 + 1 + 3 + 1）共22 字节的内存，一个月则最多需要600多字节

❝这样的坏处，占用内存太大了，极大的消耗内存空间！❞

我们可以根据 Redis中提供的 BitMap 位图功能来实现，每次签到与未签到用0 或1 来标识，一次存31个数字，只用了2字节这样我们就用极小的空间实现了签到功能
BitMap 的操作指令：

SETBIT：向指定位置（offset）存入一个0或1
GETBIT：获取指定位置（offset）的bit值
BITCOUNT：统计BitMap中值为1的bit位的数量
BITFIELD：操作（查询、修改、自增）BitMap中bit数组中的指定位置（offset）的值
BITFIELD_RO：获取BitMap中bit数组，并以十进制形式返回
BITOP：将多个BitMap的结果做位运算（与、或、异或）
BITPOS：查找bit数组中指定范围内第一个0或1出现的位置
使用 BitMap 完成功能实现
进入redis查询 SETBIT 命令

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新增key 进行存储
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查询 GETBIT命令

查看指定坐标的签到状态

查询 BITFIELD

无符号查询

BITPOS 查询1 和 0 第一次出现的坐标

二、SpringBoot 整合Redis实现签到功能

需求介绍
采用BitMap实现签到功能

实现签到接口，将当前用户当天签到信息保存到Redis中
思路分析：
我们可以把年和月作为BitMap的key，然后保存到一个BitMap中，每次签到就到对应的位上把数字从0 变为1，只要是1，就代表是这一天签到了，反之咋没有签到。

实现签到接口，将当前用户当天签到信息保存至Redis中
在这里插入图片描述
提示：因为BitMap 底层是基于String数据结构，因此其操作都封装在字符串操作中了。

核心源码
UserController

@PostMapping("sign")
public Result sign() {
    return userService.sign();
}

UserServiceImpl

public Result sign() {
    //1. 获取登录用户
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    //2. 获取日期
    LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
    //3. 拼接key
    String keySuffix = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern(":yyyyMM"));
    String key = RedisConstants.USER_SIGN_KEY + userId + keySuffix;
    //4. 获取今天是本月的第几天
    int dayOfMonth = now.getDayOfMonth();
    //5. 写入redis setbit key offset 1
    stringRedisTemplate.opsForValue().setBit(key, dayOfMonth -1, true);
    return Result.ok();
}

接口进行测试
ApiFox进行测试
在这里插入图片描述
查看Redis 数据。

三、SpringBoot 整合Redis 实现签到统计功能

问题一：什么叫做连续签到天数？
从最后一次签到开始向前统计，直到遇到第一次未签到为止，计算总的签到次数，就是连续签到天数。
在这里插入图片描述
逻辑分析：
❝获得当前这个月的最后一次签到数据，定义一个计数器，然后不停的向前统计，直到获得第一个非0的数字即可，每得到一个非0的数字计数器+1，直到遍历完所有的数据，就可以获得当前月的签到总天数了❞
问题二：如何得到本月到今天为止的所有签到数据？

BITFIELD key GET u[dayOfMonth] 0

假设今天是7号，那么我们就可以从当前月的第一天开始，获得到当前这一天的位数，是7号，那么就是7位，去拿这段时间的数据，就能拿到所有的数据了，那么这7天里边签到了多少次呢？统计有多少个1即可。
问题三：如何从后向前遍历每个Bit位？
❝注意：bitMap返回的数据是10进制，哪假如说返回一个数字8，那么我哪儿知道到底哪些是0，哪些是1呢？❞

我们只需要让得到的10进制数字和1做与运算就可以了，因为1只有遇见1 才是1，其他数字都是0 ，我们把签到结果和1进行与操作，每与一次，就把签到结果向右移动一位，依次内推，我们就能完成逐个遍历的效果了。
需求：

实现以下接口，统计当前截至当前时间在本月的连续天数
在这里插入图片描述
有用户有时间我们就可以组织出对应的key，此时就能找到这个用户截止这天的所有签到记录，再根据这套算法，就能统计出来他连续签到的次数了
核心源码
UserController

@GetMapping("/signCount")
public Result signCount() {
    return userService.signCount();
}

UserServiceImpl

public Result signCount() {
    //1. 获取登录用户
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    //2. 获取日期
    LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
    //3. 拼接key
    String keySuffix = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern(":yyyyMM"));
    String key = RedisConstants.USER_SIGN_KEY + userId + keySuffix;
    //4. 获取今天是本月的第几天
    int dayOfMonth = now.getDayOfMonth();
    //5. 获取本月截至今天为止的所有的签到记录，返回的是一个十进制的数字 BITFIELD sign:5:202301 GET u3 0
    List<Long> result = stringRedisTemplate.opsForValue().bitField(
        key,
        BitFieldSubCommands.create()
        .get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(dayOfMonth)).valueAt(0));
    //没有任务签到结果
    if (result == null || result.isEmpty()) {
        return Result.ok(0);
    }
    Long num = result.get(0);
    if (num == null || num == 0) {
        return Result.ok(0);
    }
    //6. 循环遍历
    int count = 0;
    while (true) {
        //6.1 让这个数字与1 做与运算，得到数字的最后一个bit位 判断这个数字是否为0
        if ((num & 1) == 0) {
            //如果为0，签到结束
            break;
        } else {
            count ++;
        }
        num >>>= 1;
    }
    return Result.ok(count);
}

进行测试
在这里插入图片描述
查看 Redis 变量

从今天开始，往前查询连续签到的天数，结果为2 测试无误！

四、关于使用bitmap来解决缓存穿透的方案

回顾缓存穿透：

发起了一个数据库不存在的，redis里边也不存在的数据，通常你可以把他看成一个攻击。

解决方案：

判断id<0
数据库为空的话，向redis里边把这个空数据缓存起来
第一种解决方案：遇到的问题是如果用户访问的是id不存在的数据，则此时就无法生效
第二种解决方案：遇到的问题是：如果是不同的id那就可以防止下次过来直击数据
所以我们如何解决呢？

我们可以将数据库的数据，所对应的id写入到一个list集合中，当用户过来访问的时候，我们直接去判断list中是否包含当前的要查询的数据，如果说用户要查询的id数据并不在list集合中，则直接返回，如果list中包含对应查询的id数据，则说明不是一次缓存穿透数据，则直接放行。
在这里插入图片描述
现在的问题是这个主键其实并没有那么短，而是很长的一个主键

哪怕你单独去提取这个主键，但是在 11年左右，淘宝的商品总量就已经超过10亿个

所以如果采用以上方案，这个list也会很大，所以我们可以使用bitmap来减少list的存储空间

我们可以把list数据抽象成一个非常大的bitmap，我们不再使用list，而是将db中的id数据利用哈希思想，比如：

id 求余bitmap长度：id % bitmap.size = 算出当前这个id对应应该落在bitmap的哪个索引上，然后将这个值从0变成1，然后当用户来查询数据时，此时已经没有了list，让用户用他查询的id去用相同的哈希算法，算出来当前这个id应当落在bitmap的哪一位，然后判断这一位是0，还是1，如果是0则表明这一位上的数据一定不存在，采用这种方式来处理，需要重点考虑一个事情，就是误差率，所谓的误差率就是指当发生哈希冲突的时候，产生的误差。
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