1. 介绍
Bitmap，即位图，是一串连续的二进制数组（0 和 1），可以通过偏移量（offset）定位元素。BitMap 通过最小的单位 bit 来进行 0 | 1 的设置，表示某个元素的值或者状态，时间复杂度为O(1)。
由于 bit 是计算机中最小的单位，使用它进行储存将非常节省空间，特别适合一些数据量大且使用二值统计的场景。
2. 内部实现
BitMap 本身是用 String 类型作为底层数据结构实现的一种统计二值状态的数据类型。
String 类型是会保存为二进制的字节数组，所以，Redis 就把字节数组的每个 bit 位利用起来，用来表示一个元素的二值状态，你可以把 BitMap 看作是一个 bit 数组。
3. 常用命令
bitmap 基本操作：
# 设置值，其中 value 只能是 0 和 1
SETBIT key offset value
# 获取值
GETBIT key offset
# 获取指定范围内值为 1 的个数
# start 和 end 以字节为单位
BITCOUNT key start key
bitmap 运算操作：
# BitMap 间的运算
# operatinos 位移操作符，枚举值
AND 与运算 &
OR 或运算 |
XOR 异或 ^
NOT 取反 ~
# result 计算的结果，会存储在该 key 中
# key1 ... keyn 参与运算的 key，可以有多个，空格分割，not 运算只能一个 key
# 当 BITOP 处理不同长度的字符串时，较短的那个字符串所缺少的部分会被看作 0。返回值是保存到 destkey 的字符串的长度（以字节 byte 为单位），和输入 key 中最长的字符串长度相等。
BITOP [operations] [result] [key1] [keyn...]
# 返回指定 key 中第一次出现指定 value(0/1)的位置
BITPOS [key] [value]
4. 应用场景
BitMap 类型非常适合二值状态统计的场景，这里的二值状态就是指集合元素的取值只有 0 和 1 两种，在记录海量数据时，BitMap 能够有效地节省内存空间。
4.1 签到统计
在签到打卡的场景中，我们只用记录签到（1）或未签到（0），所以它就是非常典型的二值状态。
签到统计时，每个用户一天的签到用 1 个 bit 位就能表示，一个月（假设是 31 天）的签到情况用 31 个 bit 位就可以，而一年的签到也只需要用 365 个 bit 位，根本不用太复杂的集合类型。
假设我们要统计 ID 100 的用户在 2022 年 6 月份的签到情况，就可以按照下面的步骤进行操作。
第一步，执行下面的命令，记录该用户 6 月 3 号已签到。
SETBIT uid:sign:100:202206 2 1
第二步，检查该用户 6 月 3 日是否签到。
GETBIT uid:sign:100:202206 2
第三步，统计该用户在 6 月份的签到次数。
BITCOUNT uid:sign:100:202206
这样，我们就知道该用户在 6 月份的签到情况了。
如何统计这个月首次打卡时间呢？
Redis 提供了 BITPOS key bitValue [start][end] 指令，返回数据表示 BitMap 中第一个值为 bitValue 的 offset 位置。
在默认情况下，命令将检测整个位图，用户可以通过可选的 start 参数和 end 参数指定要检测的范围，所以我们可以通过执行这条命令来获取 userId = 100 在
2022 年 6 月份首次打卡日期：
BITPOS uid:sign:100:202206 1
需要注意的是，因为 offset 从 0 开始的，所以我们需要将返回的 value + 1。
4.2 判断用户登录态
BitMap 提供了 GETBIT、SETBIT 操作，通过一个偏移值 offset 对 bit 数组的 offset 位置的 bit 位进行读写操作，需要注意的是 offset 从 0 开始。
只需要一个 key = login_status 表示存储用户登录状态集合数据，将用户 ID 作为 offset，在线就设置为 1，下线设置为 0。通过 GETBIT 判断对应的用户是否在线。5000 万用户只需要 6 MB 的空间。
假如我们要判断 ID = 10086 的用户的登录情况：
第一步，执行以下指令，表示用户已登录。
SETBIT login_status 10086 1
第二步，检查该用户是否登录，返回值 1 表示已登录。
GETBIT login_status 10086
第三步，登出，将 offset 对应的 value 设置为 0。
SETBIT login_status 10086 0
4.3 连续签到用户总数
如何统计出这连续 7 天连续打卡用户总数呢？
我们把每天的日期作为 BitMap 的 key，userId 作为 offset，若是打卡则将 offset 位置的 bit 设置成 1。
key 对应的集合的每个 bit 位的数据则是一个用户在该日期的打卡记录。
一共有 7 个这样的 BitMap，如果我们能对这 7 个 BitMap 的对应的 bit 位做 【与】运算，同样的 userId offset 都是一样的，当一个 userId 在 7 个 BitMap 对应的 offset 位置的 bit = 1就说明该用户 7 天连续打卡。
结果保存到一个新的 BitMap 中，我们再通过 BITCOUNT 统计 bit = 1的个数便得到了连续 7 打卡的用户总数了。
Redis 提供了 BITOP operation destkey key [key ...] 这个指令用于对一个或者多个 key 的 BitMap 进行位元操作。
operation可以是and、OR、NOT、XOR。当 BITOP 处理不同长度的字符串时，较短的那个字符串所缺少的部分会被看作0。空的key也被看作是包含0的字符串序列。
假设要统计 3 天连续打卡的用户数，则是将三个 BitMap 进行 AND 操作，并将结果保存到 destmap 中，接着对 destmap 执行 BITCOUNT 统计，如下命令：
# 与操作
BITOP AND destmap bitmap:01 bitmap:02 bitmap:03
# 统计 bit 位 = 1 的个数
BITCOUNT destmap
即使一天产生一个亿的数据，BitMap 占用的内存也不大， 大约占 12 MB 的内存（10^8/8/1024/1024)，7 天的 Bitmap 的内存开销约为 84 MB。同时我们最好给 Bitmap 设置过期时间，让 Redis 删除过期的打卡机数据，节省内存。