位图
在我们平时开发过程中，会有一些bool 型数据需要存取，比如用户一年的签到记录，签了是1，没签是0，要记录365天。如果使用普通的key/value, 每个用户要记录365个，当用户上亿的时候，需要的存储空间是惊人的。
为了解决这个问题，Redis 提供了位图数据结构，这样每天的签到记录只占据一一个位，365天就是365个位，46个字节(一个稍长一点的字符串)就可以完全容纳下，这就大大节约了存储空间。
位图不是特殊的数据结构，它的内容其实就是普通的字符串，也就是 byte 数组。我们 可以使用普通的 get/set 直接获取和设置整个位图的内容，也可以使用位图操作 getbit/setbit 等将 byte 数组看成「位数组」来处理。 以老钱的经验，在面试中有 Redis 位图使用经验的同学很少，如果你对 Redis 的位图有 所了解，它将会是你的面试加分项。
基本使用
Redis的位数组是自动扩展，如果设置了某个偏移位置超出了现有的内容范围，就会自 动将位数组进行零充。 接下来我们使用位操作将字符串设置为 hello (不是直接使用 set 指令)，首先我们需要得到 hello 的 ASCII 码，用 Python 命令行可以很方便地得到每个字符的 ASCII 码的二进制值。
接下来我们使用 redis-cli 设置第一个字符，也就是位数组的前 8 位，我们只需要设置值为 1 的位，如上图所示，h 字符只有 1/2/4 位需要设置，e 字符只有 9/10/13/15 位需要 设置。值得注意的是位数组的顺序和字符的位顺序是相反的。
上面这个例子可以理解为「零存整取」，同样我们还也可以「零存零取」，「整存零 取」。「零存」就是使用 setbit 对位值进行逐个设置，「整存」就是使用字符串一次性填充所有位数组，覆盖掉旧值。
零存零取
整存零取
如果对应位的字节是不可打印字符，redis-cli 会显示该字符的 16 进制形式。
统计和查找
Redis 提供了位图统计指令bitcount和位图查找指令bitpos，bitcount 用来统计指定位置范围内 1 的个数，bitpos 用来查找指定范围内出现的第一个 0 或 1。
比如我们可以通过 bitcount 统计用户一共签到了多少天，通过 bitpos 指令查找用户从 哪一天开始第一次签到。如果指定了范围参数[start, end]，就可以统计在某个时间范围内用户 签到了多少天，用户自某天以后的哪天开始签到。
遗憾的是， start 和 end 参数是字节索引，也就是说指定的位范围必须是 8 的倍数， 而不能任意指定。这很奇怪，我表示不是很能理解 Antirez 为什么要这样设计。因为这个设 计，我们无法直接计算某个月内用户签到了多少天，而必须要将这个月所覆盖的字节内容全 部取出来 (getrange 可以取出字符串的子串) 然后在内存里进行统计，这个非常繁琐。
接下来我们简单试用一下 bitcount 指令和 bitpos 指令：
魔术指令 bitfield
前文我们设置 (setbit) 和获取 (getbit) 指定位的值都是单个位的，如果要一次操作多个 位，就必须使用管道来处理。 不过 Redis 的 3.2 版本以后新增了一个功能强大的指令，有 了这条指令，不用管道也可以一次进行多个位的操作。 bitfield 有三个子指令，分别是 get/set/incrby，它们都可以对指定位片段进行读写，但是最多只能处理 64 个连续的位，如果 超过 64 位，就得使用多个子指令，bitfield 可以一次执行多个子指令。
所谓有符号数是指获取的位数组中第一个位是符号位，剩下的才是值。如果第一位是 1，那就是负数。无符号数表示非负数，没有符号位，获取的位数组全部都是值。有符号数最 多可以获取 64 位，无符号数只能获取 63 位 (因为 Redis 协议中的 integer 是有符号数， 最大 64 位，不能传递 64 位无符号值)。如果超出位数限制，Redis 就会告诉你参数错误。
接下来我们一次执行多个子指令：
然后我们使用 set 子指令将第二个字符 e 改成 a，a 的 ASCII 码是 97。
再看第三个子指令 incrby，它用来对指定范围的位进行自增操作。既然提到自增，就有 可能出现溢出。如果增加了正数，会出现上溢，如果增加的是负数，就会出现下溢出。Redis 默认的处理是折返。如果出现了溢出，就将溢出的符号位丢掉。如果是 8 位无符号数 255， 加 1 后就会溢出，会全部变零。如果是 8 位有符号数 127，加 1 后就会溢出变成 -128。 接下来我们实践一下这个子指令 incrby ：
bitfield 指令提供了溢出策略子指令 overflow，用户可以选择溢出行为，默认是折返 (wrap)，还可以选择失败 (fail) 报错不执行，以及饱和截断 (sat)，超过了范围就停留在最大、最小值。overflow 指令只影响接下来的第一条指令，这条指令执行完后溢出策略会变成默认值折返 (wrap)。
接下来我们分别试试这两个策略的行为
饱和截断 SAT
失败不执行 FAIL
HyperLogLog
首先，我们先思考一个常见的业务问题：
- 如果你负责开发维护一个大型的 网站，有一天老板找产品经理要网站每个网页每天的 UV 数据，然后让你来开发这个统计模 块，你会如何实现？
如果统计 PV 那非常好办，给每个网页一个独立的 Redis 计数器就可以了，这个计数器 的 key 后缀加上当天的日期。这样来一个请求，incrby 一次，最终就可以统计出所有的 PV 数据。
但是 UV 不一样，它要去重，同一个用户一天之内的多次访问请求只能计数一次。这就 要求每一个网页请求都需要带上用户的 ID，无论是登陆用户还是未登陆用户都需要一个唯一 ID 来标识。
你也许已经想到了一个简单的方案，那就是为每一个页面一个独立的 set 集合来存储所 有当天访问过此页面的用户 ID。当一个请求过来时，我们使用 sadd 将用户 ID 塞进去就可以了。通过 scard 可以取出这个集合的大小，这个数字就是这个页面的 UV 数据。没错，这 是一个非常简单的方案。
但是，如果你的页面访问量非常大，比如一个爆款页面几千万的 UV，你需要一个很大 的 set 集合来统计，这就非常浪费空间。如果这样的页面很多，那所需要的存储空间是惊人 的。为这样一个去重功能就耗费这样多的存储空间，值得么？其实老板需要的数据又不需要太精确，105w 和 106w 这两个数字对于老板们来说并没有多大区别，So，有没有更好的解 决方案呢？
这就是本节要引入的一个解决方案，Redis 提供了 HyperLogLog 数据结构就是用来解决 这种统计问题的。HyperLogLog 提供不精确的去重计数方案，虽然不精确但是也不是非常不精确，标准误差是 0.81%，这样的精确度已经可以满足上面的 UV 统计需求了。
HyperLogLog 数据结构是 Redis 的高级数据结构，它非常有用，但是令人感到意外的是，使用过它的人非常少。
使用方法
HyperLogLog 提供了两个指令 pfadd 和 pfcount，根据字面意义很好理解，一个是增加计数，一个是获取计数。
pfadd 用法和 set 集合的 sadd 是一样的，来一个用户 ID，就将用 户 ID 塞进去就是。pfcount 和 scard 用法是一样的，直接获取计数值。
pfadd 添加
影响基数估值则返回1否则返回0。若key不存在则创建
时间复杂度O(1)
pfcount 获得基数值
得到基数值，白话就叫做去重值（1，1，2，2，3）的插入pfcount得到的是3可一次统计多个key时间复杂度为O(N)，N为key的个数返回值是一个带有 0.81% 标准错误（standard error）的近似值。
pfmerge 合并多个key
取多个key的并集命令只会返回 OK。
时间复杂度为O（N）
应用场景
说明：
- 基数不大，数据量不大就用不上，会有点大材小用浪费空间
- 有局限性，就是只能统计基数数量，而没办法去知道具体的内容是什么
- 和bitmap相比，属于两种特定统计情况，简单来说，HyperLogLog 去重比 bitmap 方便很多
- 一般可以
bitmap和hyperloglog配合使用，bitmap标识哪些用户活跃，hyperloglog计数
一般使用：
- 统计注册 IP 数
- 统计每日访问 IP 数
- 统计页面实时 UV 数
- 统计在线用户数
- 统计用户每天搜索不同词条的个数