在前一篇文章中，我们已经介绍过Redis的一些实际应用。如KV缓存、分布式锁、消息队列，由于篇幅原因，并未介绍完全。接下来将继续为各位带来Redis的更多应用。
bitmat（位图）
实现
位图的基本思想是使用一个bit来表示一个映射关系，这样就能大大减小内存的使用。如一个用户一周的签到情况可以用以下方式来实现。
如果不用位图，而用int 来实现的话，需要7个int的空间来存储，而使用位图后，一个int空间即可表示出用户一周的签到情况了。
常用指令
- setbit：设置位图值；
127.0.0.1:6379> setbit bitmapkey 2 1 # 指定数组位
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit bitmapkeyk javamd # 不指定数组位
(integer) 0
Redis位数组是自动扩展的，如果设置了超出现有内容范围的位值，将会对位数组进行自动填充零的处理。
- getbit：获取位图值;
127.0.0.1:6379> getbit bitmapkey 2 # 指定数组位
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit bitmapkeyk # 不指定数组位
"javamd"
- bitcount：位图统计；
127.0.0.1:6379> bitcount key 0 0 # 第一个字符串中1的位数
(integer) 1
- bitpos：位图查找；
127.0.0.1:6379> bitpos key 0 # 第一个0的位数
(integer) 3
127.0.0.1:6379> bitpos key 1 1 1 # 从第二个字符算起，第一个1位
(integer) 3
- bitfield：位图管道处理；bitfield有三个子指令，get、set、incrby，可以对指定位片段进行操作，单个指令最多只能处理64个连续位。
应用场景：用户签到、用户画像标签、大量整数排序等场景。
HyperLogLog
原理
-
伯努利实验 ：一次伯努利实验，抛硬币不管进行抛掷次数多少次，只要出现一个正面，就称之为为一次伯努利实验。伯努利实验存在一个关系：n = 2^(k_max) (n：伯努利实验次数，k_max： 抛掷次数最大的次数)。
-
比特串：hash(key) = 比特串。通过取模、前m位比特值转化为十进制等方式，确定在哪个桶内。
-
分桶：分桶是为了减少偶然误差性，可以理解为解决hash算法的hash冲突，分桶越多，误差越小。
Redis中HyperLogLog用了16384个桶，即2^ 14，每个桶的k_max需要6个bit来存储，最大可以表示maxbits=63，一个HyperLogLog总内存占用量为(2^14)*6/8 = 12KB。
常用指令
- pfadd：添加基数；
- pfcount：统计基础数量；
- pfmerge：合并pf基数，形成一个新的pf。
应用场景
Redis HyperLogLog 的应用有以下特点：
- 如果基数不大或数据量不大就不太适用，会有点大材小用浪费空间；
- 有一定局限性——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。
使用场景有以下场景：
- 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。
Bloom Filter （布隆过滤器）
Redis从4.0起，开始支持Boolm Filter这种高级数据结构。
实现
布隆过滤器实际上就是由一个大型位数组和几个不一样的的无偏hash函数组成。
添加key步骤：
- 添加key时，会用多个hash函数对key进行hash取值；
- 然后用数组长度对hash值进行取模运算，得到对应的位置，每个hash函数都会得到一个不一样的位置；
- 同时对相应位置进行置1操作，即完成add操作。
查询key是否存在时，与add操作一致，查询对应位是否为1即可。如果有一个不为1，则说明key不存在，如果都为1，则说明key可能存在。key可能存在是因为，受数组长度影响产生的hash冲突，导致key可能存在。
建议
- 使用时不要让实际元素远大于初始化大小；
- 当实际元素开始超出初始化大小时，应该重新分配一个 size 更大的过滤器。
应用场景
布隆过滤器可以用在以下场景：
- 查询用户是否已经看过某条新闻；
- 爬虫系统中，对URL进行去重操作；
- 邮箱垃圾邮件过滤；
- 防止缓存穿透（即一直在库里查询某个不存在的key，影响数据库性能）。
Geo
在地理位置中查询附近的点时，我们可以使用Redis的Geo模块来解决这一问题。
数据库查询附近的点
当两个地理坐标相差不是很远的情况下，我们可以使用勾股定理来计算元素间的距离。
通过数据库，当给定一个坐标，查询附近的其他地理点时，我们可以先选定指定一个半径范围，然后筛选出该半径范围内所有的坐标点，对坐标点与目标点进行勾股定理算距排序。
GeoHash算法
当高并发场景，数据库筛选的方法并不合适，这时我们可以使用Redis的Geo模块来解决这一问题。
算法实现：GeoHash算法，将地球表面看做一个平面，然后划分成等分的小方格（划分越小，坐标位置精度越高），将方格转换为二位数组来表示，如00,01,02…0n,10,11,12…1n,n0,n1,n2……nn。这样每一个坐标，都能用一个整数来表示，通过这个整数，就能还原出元素的坐标。GeoHash算法再将这个整数进行base32编码。
在Redis中，经纬度用52位整数进行编码，然后放入zset中。zset的value是元素id，score是52位整数值。通过zset的score排序，就可以得到指定坐标附近的其他元素。通过score即可将整数还原成具体的坐标值。
注意事项
在使用Redids 的Geo实现附近的人需要注意，由于该结构需要较大的内存，所以建议使用单独的Redis实例，不建议做主从复制。同时可以根据数据量按地理行政级别进行拆分。
限流
在Redis中，可以根据实际情况使用以下方式实现限流。
zset
对于系统限定某个用户的某个行为在一定时间内只能发生N次的情况，可以使用zset进行限流。
实现：将用户ID与动作key当做zset的key，使用时间戳，当zset的score，value保证唯一性即可。然后根据score圈定指定时间范围内的value，这样就能实现限定某个用户的某个行为在一定时间内只能发生N次的限流需求。
应用：zset限流可以用于以下情况：
- 用户行为限流；
- 数据推送频次限流。
Redis-Cell（漏斗限流）
Redis-Cell采用的是漏斗限流，漏斗容量是有限的，同时漏斗口大小是有限的，即有一个漏水速率。通过漏斗容量，漏斗速率，漏斗剩余空间，上一次漏水时间，我们就能实现一个完整的漏斗算法。Redis中初始化Redis-Cell方法如下：
# 限制用户在60秒时间内只能回复30次（漏水速率为30次/60S）
127.0.0.1:6379>cl.throttle keykey 15 30 60 1
1) (integer) 0 # 0 表示允许，1 表示拒绝
2) (integer) 15 # 漏斗容量
3) (integer) 14 # 漏斗剩余空间
4) (integer) -1 # 如果被拒绝了，需要多长时间再试
5) (integer) 2 # 多长时间后，漏斗能完全空出来