在之前项目中，我的同事遇到了频繁full gc的情况，帮他排查发现，他在内存缓存了一个Map，里面存了大量的Integer，大约7000W，这部分占了大量的内存。
后来通过改变数据结构，从原来的Hashmap改为Bitmap，解决了这部分内存问题，发布后，内存占用明显减少。
Bitmap介绍
Bitmap（jdk中实现叫BitSet）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。
假设我们有一个需要存储大量数字的场景（比如10亿个int），下面是不同容器占用的内存大小：
数组：1000000000*4/1024/1024 = 3814M（一个int占4字节）
集合list：1000000000*16/1024/1024 = 15258M（一个Integer对象占16字节）
集合map、set：1000000000*32/1024/1024 = 30517M（粗略估计32字节：一个node节点+一个Integer对象占用32字节）
Bitmap ：1000000000/8/1024/1024=119M
Bitmap的核心思想：一个byte占8个bit，如果用一个bit表示一个int数字的值，即0表示这个数不存在，1表示整个数存在，那么一个byte就能表示8个int数字，一个int空间就能表示32个int数字, 原本一个int数占32bit，现在只占1bit。如下图所示：
关键方法算法：
public class BitMap {
private byte[] bits;
public BitMap(int capacity) {
bits = new byte[capacity / 8 + 1];
}
public BitMap(byte[] bits) {
this.bits = bits;
}
/**
* 除8得到在byte[]中index
*
* @param num
* @return
*/
private int getIndex(int num) {
return num >> 3;
}
/**
* 求余数得到在byte中的第几个比特位
*
* @param num
* @return
*/
private int getPosition(int num) {
return num & 0x07;
}
/**
* 标记指定数字（num）在bitmap中的值，标记其已经出现过
*
* @param num
*/
public void set(int num) {
this.bits[getIndex(num)] |= 1 << getPosition(num);
}
/**
* 判断指定数字num是否存在
*
* @param num
* @return
*/
public boolean contains(int num) {
return (this.bits[getIndex(num)] & 1 << getPosition(num)) != 0;
}
/**
* 重置某一数字对应在bitmap中的值
*
* @param num
*/
public void reset(int num) {
this.bits[getIndex(num)] &= ~(1 << getPosition(num));
}
}Bitmap的常用应用场景
1、标签场景。比如用户标签，性别、是否90后这样的标签，可以每一个标签属性作为一个bitmap，里面存储用户的id。
2、统计场景。判断用户7天内是否登录过，每天有一个记录用户登录情况的bitmap，登录过的用户，在Bitmap对应用户id位置上置1，把N天的bitmap做按位与或者按位或，就可以得到N天都登陆的用户和N天没有登录的用户。
3、Bitmap配合redis使用，redis中存储的数字集合，一样可以用bitmap替换，以减少redis内存使用。同时，redis也提供了api来操作位（GETBIT、SETBIT）。
4、Bloomfilter：底层数据结构就是依靠BitMap。
注意事项
要注意的是，稀疏场景下，Bitmap可能会占用更多的内存。
还可以占用更少的空间吗？
Compressed Bitmap：
由于BitMap存在浪费空间的场景，http://roaringbitmap.org给出了一种压缩位图的实现——RoaringBitmap。 Github链接：https://github.com/RoaringBitmap/RoaringBitmap
在内存空间方面，RoaringBitmap官方表示，对于每个int，RoaringBitmap不会使用超过2个字节的内存空间，并给出了一个计算公式公式：
RoaringBitmap压缩算法相关论文：https://arxiv.org/pdf/1603.06549.pdf
可以根据你的业务实际需求，跟jdk原生bitmap做一次对比压测之后，再选择是否需要使用RoaringBitmap。
总结
1、少量的int——常规数组、集合皆可
2、大量的int,并且对有存取效率有严格要求（关注性能的场景）——Bitmap
3、大量的int,并且对内存大小有严格要求（关注内存空间场景）——RoaringBitmap
补充
同事提到了负数场景，解决方法：
假如要存-2147483648这个值，
long i=Integer.toUnsignedLong(-2147483648)//i=2147483648只要把2147483648存到bitmap中就好了，取值的时候也一样，负数先做一遍Integer.toUnsignedLong，再根据转换后的结果再去bitmap中取值
