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      Redis中BitMap是如何儲(chǔ)存的,以及PHP如何處理

      setbit,getbit這些命令在redis是如何儲(chǔ)存和獲取的呢?直接通過get獲取到的值我們?nèi)绾闻袛鄬?duì)應(yīng)的位是0或者1?

      在Redis中setbit,set,getbit,get這些命令本身都是對(duì)字符串(SDS)的操作。

      當(dāng)我們執(zhí)行setbit key (0,2,5,9,12,16,21) 1命令后,bitmap表示如下圖:

      byte

      bit0

      bit1

      bit2

      bit3

      bit4

      bit5

      bit6

      bit7

      byte0

      1

      0

      1

      0

      0

      1

      0

      0

      byte1

      0

      1

      0

      0

      1

      0

      0

      0

      byte2

      1

      0

      0

      0

      0

      1

      0

      0

      執(zhí)行g(shù)etbit 16,對(duì)應(yīng)的byte為floor(16 / 8),bit為16%8,我們可以立刻得到對(duì)應(yīng)的值為1,因?yàn)間etbit為常數(shù)級(jí)計(jì)算,所以算法復(fù)雜度為O(1)

      上篇文章中提到bitcount命令的參數(shù)start,end指的是byte而不是bit,所以我們?nèi)绻霚?zhǔn)確計(jì)算某bit位到bit位中1的數(shù)量,需要通過get命令將整個(gè)值取出來自己計(jì)算,下面我用PHP演示如何計(jì)算正確的結(jié)果(其實(shí)這種密集運(yùn)算不適合PHP搞,但思路相同)

      計(jì)算方法一:一個(gè)位一個(gè)位算(腦子不如高斯,我們一個(gè)一個(gè)加!)

      connect(‘127.0.0.1’);$cacheKey = ‘bitmap’;//我們將7,8,10對(duì)應(yīng)的位置設(shè)置為1$redis->setBit($cacheKey, 7, 1);$redis->setBit($cacheKey, 8, 1);$redis->setBit($cacheKey, 10, 1);$value = $redis->get($cacheKey);/*** 解包(redis返回來的是二進(jìn)制字符串,我們需要把它解成對(duì)應(yīng)的數(shù)字)* 關(guān)于unpack的用法,如果不了解,大家可以網(wǎng)上搜索學(xué)習(xí),改天可以單獨(dú)寫篇文章分享*/$bitmap = unpack(‘C*’, $value); $count = 0; foreach($bitmap as $key => $number) { for($i = 0; $i > $i & 1) == 1) { $count++; } }}

      看完之后有的同學(xué)會(huì)有疑問,代碼中($number >> $i & 1) == 1是怎么回事兒?

      先不管>>,當(dāng)一個(gè)數(shù)與1做與運(yùn)算會(huì)發(fā)生什么?1的二進(jìn)制表示為00000001,所以當(dāng)與1做與運(yùn)算后,如果結(jié)果為1(00000001),說明這個(gè)數(shù)的最后一位肯定為1,反之為0,而>>右移位可以幫我們將計(jì)算好的最后一位扔掉。網(wǎng)上看到一種更簡潔的寫法:

      $count = 0;foreach($bitmap as $key => $number) { //主要看這一段哈,更簡潔,更有通用性 while($number) { $count += $number & 1; $n >>= 1; }}

      然而天外有天,人外有人,又發(fā)現(xiàn)一個(gè)更厲害的,上面的算法循環(huán)次數(shù)等于總位數(shù),而下面這個(gè)做到了只循環(huán)包含1的位數(shù)的循環(huán)次數(shù)

      $count = 0;foreach($bitmap as $key => $number) { //原理是什么?且聽我下面慢慢道來 while($number) { $number &= ($number – 1); $count++; }}

      上面關(guān)鍵代碼只有一句$number &= ($number – 1);,上一個(gè)算法是一位一位的移除,這個(gè)算法是每次清除最右邊的1,因?yàn)槎M(jìn)制相加逢二進(jìn)一,二進(jìn)制數(shù)每加一,尾數(shù)就會(huì)從0變成1或者從1變成0,而每減一最后一位的1一定會(huì)變成0,這樣當(dāng)我們計(jì)算$number & ($number-1)的時(shí)候,會(huì)將最右的1移除掉,比如9&8=1001&1000=1000,再比如8&7=1000&0111=0000。

      上面的方法有一個(gè)最大的不確定因素就是其中1的個(gè)數(shù),如果所有的位都為1,那么我們一次循環(huán)都節(jié)省不了(1MB的數(shù)據(jù)需要循環(huán)計(jì)算1_1024_1024*8=8388608,800多W次啊,你說CPU累不累?)

      計(jì)算方法二:查表法

      查表法是一種典型的空間換時(shí)間的算法,使用方法如下:

      我們事前將一個(gè)字節(jié)(8位)對(duì)應(yīng)的1的個(gè)數(shù)計(jì)算出來,放到一個(gè)數(shù)組中

      //對(duì)效率要求這么高,我們請(qǐng)出PHP的SplFixedArray$map = SplFixedArray::fromArray(array(0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4,1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5,1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5,2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5,2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5,2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7, 5, 6, 6, 7, 6, 7, 7, 8,));echo “125對(duì)應(yīng)的位數(shù)為:{$map[125]}” . PHP_EOL;echo “67對(duì)應(yīng)的位數(shù)為:{$map[67]}” . PHP_EOL;

      我在本地測試,通過查表法處理8MB的數(shù)據(jù)只需要0.7秒,而上面的方法需要2.3秒。當(dāng)然上面的是8bit的表,如果改成16bit的表,速度會(huì)更快(但是空間占用會(huì)變大,根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整)

      計(jì)算方法三:variable-precision SWAR(不知道如何翻譯)

      這是一個(gè)不會(huì)帶來內(nèi)存壓力并且效率還可以的算法

      //這個(gè)最大支持32位運(yùn)算function getCount($n) { $n = ($n & 0x55555555) + (($n >> 1) & 0x55555555); //line1 $n = ($n & 0x33333333) + (($n >> 2) & 0x33333333); //line2 $n = ($n & 0x0f0f0f0f) + (($n >> 4) & 0x0f0f0f0f); //line3 $n = ($n & 0x00ff00ff) + (($n >> 8) & 0x00ff00ff); //line4 $n = ($n & 0x0000ffff) + (($n >> 16) & 0x0000ffff); //line5 return $n;}

      一眼看上去,這什么什么啊。。(0x開頭代表十六進(jìn)制0b開頭代表二進(jìn)制)

      0x55555555=0b0101010101010101

      0x33333333=0b0011001100110011

      0x0f0f0f0f=0b0000111100000011

      我們將$n設(shè)置為一個(gè)比較小的數(shù),方便理解,假設(shè)$n=153(0b10011001)

      第一行:

      ($n&0x55555555的目的是以二個(gè)位為一個(gè)分組,取出后一位)

      0b10011001 & 0b01010101 = 0b00010001(獲取奇數(shù)位)

      0b01001100 & 0b01010101 = 0b01000100(因?yàn)橄蛴乙苿?dòng)了一位,so獲取偶數(shù)位)

      0b00010001 + 0b01000100 = 0b01010101(結(jié)果中沒兩位表示其中1的個(gè)數(shù))

      第二行、第三行。。。到最后一直都是一個(gè)思想,就是2合1,4合1,8合1,16合1,如果要計(jì)算64位,繼續(xù)32合1就可以了。

      上面的PHP都是一個(gè)字節(jié)一個(gè)字節(jié)計(jì)算的,我們知道32位的數(shù),占用4個(gè)字節(jié),在PHP如何處理比較好呢

      $redis = new Redis();$redis->connect(‘127.0.0.1’);$cacheKey = ‘bitmap’$redis->setBit($cacheKey, 1, 1);$redis->setBit($cacheKey, 12345, 1);$redis->setBit($cacheKey, 123456789, 1);//大約14MB的數(shù)據(jù)量$value = $redis->get($cacheKey);//解壓,這里的N很重要(unsigned long (always 32 bit, big endian byte order)),因?yàn)閞edis里面的數(shù)據(jù)就是按大頭存的$bitmap = unpack(‘N*’, $value);$total = 0;foreach($bitmap as $n) { $n = ($n & 0x55555555) + (($n >> 1) & 0x55555555); $n = ($n & 0x33333333) + (($n >> 2) & 0x33333333); $n = ($n & 0x0f0f0f0f) + (($n >> 4) & 0x0f0f0f0f); $n = ($n & 0x00ff00ff) + (($n >> 8) & 0x00ff00ff); $total += ($n & 0x0000ffff) + (($n >> 16) & 0x0000ffff);}echo $total;

      本機(jī)測試:

    1. get數(shù)據(jù)花費(fèi)0.01s
    2. unpack花費(fèi)0.9s
    3. foreach+計(jì)算花費(fèi)1.48s
    4. 總花費(fèi)2.46s
    5. 因?yàn)閿?shù)據(jù)較大,我對(duì)2秒多的計(jì)算時(shí)間略滿意,Redis本身的bitcount會(huì)根據(jù)字符串長度自動(dòng)選擇variable-precision SWAR還是查表法。

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