一、序言

在實際開發中常常遇到如下需求：判斷當前元素是否存在于已知的集合中，將已知集合中的元素維護一個HashSet，使用時只需耗時O(1)的時間復雜度便可判斷出結果，Java內部或者Redis均提供相應的數據結構。使用此種方式除了占用內存空間外，幾乎沒有其它缺點。

當數據量達到億級別時，內存空間的占用顯著表現出來，BitMap便是解決此類問題的一種途徑。

二、BitMap結構

1、內存消耗分析

Redis BitMap能夠存儲的數據范圍為[0,2^32-1]，超過Integer.MAX_VALUE上界值。

為了簡化討論，假設討論的集合元素的范圍為[0,Integer.MAX_VALUE]，可以是其中的任何一個數。

使用HashSet數據結構占用內存空間僅與集合中的元素數量（N）相關。當集合中元素數量為N時，所需的內存空間大概為N*4/1024/1024MB，1億條數據約占內存空間381MB。

基于Redis的BitMap所占用的空間大小不與集合中元素數量相關，與集合中元素的最大值直接相關，因此BitMap所占用的內存空間范圍為[N / 8 / 1024 / 1024,Integer.MAX_VALUE / 8 / 1024 / 1024]。

// 測試1億、5億、10億、Integer.MAX_VALUE
List items = Arrays.asList(100000000, 500000000, 1000000000, Integer.MAX_VALUE);
for (Integer item : items) {
    int size = item / 8 / 1024 / 1024;
    System.out.printf("如果集合中最大值為%-10s,則所占用的內存空間為%3sMB%n",item, size);
}

這里給出了一組測試參考數據

如果集合中最大值為100000000 ,則所占用的內存空間為 11MB
如果集合中最大值為500000000 ,則所占用的內存空間為 59MB
如果集合中最大值為1000000000,則所占用的內存空間為119MB
如果集合中最大值為2147483647,則所占用的內存空間為255MB

當集合中數據增長到10億條時，使用BItMap最大占用內存約為255MB，而使用HashSet增長到3.8GB。

2、命令行操作BitMap

使用Redis命令行可直接操作BitMap，將offset位置的值標注為1，則表示當前數據存在。默認情況下未標注的位置值為0。

# 默認位不賦值為0，當數據存在于集合中，將對應位賦值為1
SETBIT key offset value
# 查看對應位數據是否存在（1表示存在，0表示不存在）
GETBIT key offset

3、客戶端操作BitMap

這里提供一個SpringBoot生態的RedisUtils工具類，內部封裝操作Redis BitMap的工具方法。

// 將當前位置標記為true
RedisUtils.setBit(BIT_MAP_KEY, orderId, true);
// 獲取指定位置的值（對應數值是否存在）
RedisUtils.getBit(BIT_MAP_KEY, orderId)

上述工具類的依賴如下，如果找不到Jar包，請直接使用Maven原始倉庫源，阿里云尚未同步完成。

    xin.altitude.cms
    ucode-cms-common
    1.4.3