1、数据结构bitmap：位图，是由01组成的 bit 串，很显然这种数据结构是非常节省存储空间的。按照存储空间来算1个byte有8个bit位，其中每一个比特位都可以使用0 或者 1来表示某种状态！redis中bitmap最大的bit数量 = 2^32-1 bit；也就是说单个bitmap的key最大有512MB。bitmap在c++语言中有一个孪生兄弟bitset，一般用于做二进制压缩（节约空间
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2023-08-30 07:28:24
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压缩列表，即ziplist，是列表（list），哈希（hash）和有序集合（zset）的底层实现之一，Redis 为了节约内存空间使用，在这些容器对象在元素个数较少的时候，采用压缩列表 (ziplist) 进行存储。 list示例： zset示例： hash示例：压缩列表的构成压缩列表是由一系列经过特殊编码的连续的内存空间，元素之间紧挨着存储，没有任何冗余空隙。一个压缩列表可以包含任意的多个节点，
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2023-08-20 16:46:10
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Redis 是一个非常耗费内存的数据库，它所有的数据都放在内存里。如果我们不注意节约使用内存，Redis 就会因为我们的无节制使用出现内存不足而崩溃。Redis 作者为了优化数据结构的内存占用，也苦心孤诣增加了非常多的优化点，这些优化也是以牺牲代码的可读性为代价的，但是毫无疑问这是非常值得的，尤其像 Redis 这种数据库。 32bit vs 64bit Redis 如果使用
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2023-07-04 13:13:34
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可以自己封装一个静态公共方法来调用。如下：
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2023-06-02 22:24:32
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位图操作bitmap定义1、位图不是真正的数据类型，它是定义在字符串类型中
2、一个字符串类型的值最多能存储512M字节的内容，位上限：2^32
# 1MB = 1024KB
# 1KB = 1024Byte(字节)
# 1Byte = 8bit(位)强势点可以实时的进行统计，极其节省空间。官方在模拟1亿2千8百万用户的模拟环境下，在一台MacBookPro上，典型的统计如“日用户数”的时间消耗小
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2023-09-03 17:55:33
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压缩列表（ziplist）是列表键和哈希键的底层实现之一。当列表键只包含少量列表项，并且每个列表项或者是小整数值，或者是长度比较短的字符串，Redis会使用压缩列表作为列表键的底层实现。
当哈希键只包含少量键值对，并且每个键值对的键和值，要么是小整数值，要么是长度比较短的字符串，Redis会使用压缩列表作为哈希键的底层实现。压缩列表压缩列表是Redis为了节约内存而开发的，是由一系列特殊编码的连续
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2023-10-08 06:58:21
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压缩列表是列表键和哈希键的底层实现之一。当一个列表项只包含少量列表项，并且每个列表项要么就是小整数值，要么就是长度比较短的字符串，那么Redis就会使用压缩列表来作为列表键的底层实现。另外，当一个哈希键只包含少量键值对时，并且每个键值对的键和值要么就是小整数值，要么就是长度比较短的字符串，那么Redis就会使用压缩列表来作为哈希键的底层实现。1.压缩列表压缩列表是Redis为了节约内存
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2023-09-06 11:26:40
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应用压缩列表（ziplist）是由 一系列特殊编码的内存块构成的列表，其是Redis的列表建和哈希键的底层实现之一ziplist可以用来存放字符串或者整数，其存储数据的特点是：比较小的整数或比较短的字符串。Redis的列表建，哈希键，有序集合的底层实现都用到了ziplist压缩列表是为了节约内存而开发的Ziplist 是为了尽可能地节约内存而设计的特殊编码双端链表Ziplist 允许在列表的两端进
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2023-06-21 22:53:04
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# Redis Bitmap的压缩
## 概述
Redis是一个高性能的内存数据结构存储系统，其中之一的Bitmap是一种用于位操作的数据结构。Bitmap可以理解为一个由二进制位组成的数组，每个位都可以设置为0或1。Redis提供了一系列的位操作命令，可以对Bitmap进行设置、取消设置和查询等操作。
Redis中的Bitmap在存储上是非常节省空间的，因为它使用了一种压缩算法来存储位信息。
1，前言压缩列表（ziplist）是列表键和哈希键的底层实现之一。 当列表键只包含少量列表项，并且每个列表项要么就是小整数值，要么是短字符串，Redis就会用压缩列表作为列表键的底层实现2，压缩列表2.1，列表结构压缩列表是Redis为了节约内存开发的，是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构，一个压缩列表可以包含任意多个节点（entry），每个节点可以保存一个字节数组或者一个整数值。下
决定Bitmap图片大小或者解码之后内存取决于：图片透明度，位深，图片采样率（分辨率），编码格式，图片本身宽高，下面我们围绕这几个因素来研究下1：质量压缩法（改变图片位深和透明度）1.1 ：理论说明所谓质量压缩法：不减少图片本身的像素，它在保持像素的前提下该变图片的位深以及透明度，来达到压缩图片的目的，压缩后的文件大小会有所改变，但是导入成 bitmap后所占内存是不会变化的，由于要保持像素不变，
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2023-09-27 04:57:14
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# Redis Bitmap 内存压缩详解
## 引言
在大数据时代，数据的存储和处理效率尤为重要。Redis作为一种高性能的键值数据库，提供了多种数据结构，其中bitmap（位图）就是一个极其高效的存储结构。位图在存储稀疏数据时，能够有效节省内存。本文将详细分析Redis Bitmap的内存压缩特性，并结合代码示例阐述其用法。
## 什么是Bitmap？
Bitmap是一种用二进制位表示
# Redis的Bitmap压缩实现指南
在数据存储的过程中，尤其是在需要处理大量布尔数据时，使用Bitmap是一种高效的方式。Bitmap能够以极大的压缩率来保存状态信息，但实现起来对初学者来说可能有些困难。本指南将帮助你理解和实现Redis的Bitmap压缩。
## 整体流程
首先，让我们简要概述实现Redis Bitmap压缩的步骤。请参考下面的表格，了解我们将要进行的各个步骤。
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前言位图索引被广泛用于数据库和搜索引擎中，通过利用位级并行，它们可以显著加快查询速度。但是，位图索引会占用大量的内存，因此我们会更喜欢压缩位图索引。 Roaring Bitmaps 就是一种十分优秀的压缩位图索引，我们统称 RBM。这是之前在学习ElasticSearch的时候注意到的一种有意思的算法，整合了对几位大佬文章的理解，谈一下自己肤浅浅浅浅+65535的看法(bushi前置知识Bitma
提示：今天和大家分享bitmap的知识 文章目录前言一、日常使用Bitmap的业务二、bitmap使用逻辑1.bitmap简介2.bitmap基础指令setbit的指令getbit 获取操作bitcount 统计操作总结 前言BitMap Bit-map的基本思想就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value,而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据,因此在存储空间方面,可以大大节省
压缩列表( ziplist) 是列表键和晗希键的底层实现之一。当一个列表键只包含少量 列表项，并且每个列表项要么就是小整数值，要么就是长度比较短的字符串，那么 Redis 就 会使用压缩列表来做列表键的底层实现。压缩列表是 Redis 为了节约内存而开发的，是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构。一个压缩列表可以包含任意多个节点，每个节点可以 保存一个字节数组或者一个整数值。数据结构压
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2023-09-27 14:22:00
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文章目录一、小对象压缩存储 (ziplist)1、存储界限2、内存回收机制3、内存分配算法二、主从同步1、最终一致2、主从同步3、增量同步4、快照同步5、增加从节点6、无盘复制7、Wait 指令 Redis 是一个 非常耗费内存的数据库，它所有的数据都放在内存里。如果我们不注意节约使用内存，Redis 就会因为我们的无节制使用出现内存不足而崩溃。
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2023-08-11 10:32:31
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压缩列表一. 压缩列表①. 压缩列表ziplist介绍②. 压缩列表组成结构③. 压缩列表节点的构成 一. 压缩列表①. 压缩列表ziplist介绍压缩列表（ziplist）是Redis为了节省内存而开发的，是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构，一个压缩列表可以包含任意多个节点（entry），每个节点可以保存一个字节数组或者一个整数值。压缩列表的原理：压缩列表并不是对数据利用某种算
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2023-09-26 23:10:38
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前几天我写了一篇通过压缩Bitmap，减少OOM的文章，那篇文章的目的是按照imageview的大小来压缩bitmap，让bitmap的大小正好是imageview。但是那种算法的通用性比较差，仅仅能适合fit_xy的情况。对此我进一步分析了下这个问题，并且参考了Volley的源码，最终得出了结论：如果你要让这个压缩后的bitmap完全适合多种imageview拉伸模式，你就必须重写拉伸模式的
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2023-10-08 23:33:38
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使用hashmap优化压缩Redis内存使用背景近来公司内部dsp架构升级，需要能够根据请求中的设备id实时的获取到该设备的用户画像相关信息，于是选用每天使用离线任务把用户数据灌入redis里面，供线上服务实时查询。需求评估需求是筛选出最近一个月活跃的设备，将其用户画像属性灌入redis中。于是筛选出30天的活跃设备总量有24亿。这么大的量如果直接使用设备id作为key直接写入redis，按v
