业务背景

现有一个业务需求，需要从一批很大的用户活跃数据（2亿+）中判断用户是否是活跃用户。由于此数据是基于用户的各种行为日志清洗才能得到，数据部门不能提供实时接口，只能提供包含用户及是否活跃的指定格式的文本由业务方使用。

存在的挑战

海量数据如何尽可能用小的空间存储
如何能快速获取指定的数据
如何能快速的写入到目标存储

解决思路

由于我的业务中只需要根据某个用户id查询是否是活跃用户，不存在复杂的查询条件，所以用redis很合适。
如此大的数据如果用普通的键值对一一存储所有用户的活跃数据，即使每个key/value占用的内存很小，但数亿个key/value所花费的内存每个节点随便都需要数G，业务中有很多类似的需求，都用这种方式的话，存储是个很大的问题。

这里使用redis的位图来处理。

redis中所有数据都是二进制形式存储的。redis支持一个setbit和getbit操作，它支持在某个key的value上直接对某个二进制位操作，每个二进制位都只有0和1两种状态，正好可以表示用户是否活跃两种状态。

比如redis中键a的value数据的二进制码是
0110 0110 0001

它总共有12位，在redis的位操作中，二进制中的第几位称为offset。

我们可以这样将这个数据的第10位设置为1：
setbit a 10 1

这样，原来的数据就变成了
0110 0110 0101

如果key不存在，也会自动创建。

当然，如果某个位还不存在，redis也会自动填充。

可以通过getbit获取某个二进制位的值

getbit a 10 //获取键a的值上第10位的值(0或1两种状态)

这是所谓的位图。

那么我们考虑在redis中放一个key,通过这个key直接操作二进制位，redis中单个key的最大值是512M，可以达到40多亿bit，足够很多业务的需要了。我们以用户id作为offset,该offset的值作为是否活跃的值即可达到我们的目的。这样只需要一个key就能解决对所有数据的查询问题。假设我们的id最大值是1亿，那么我们需要一亿个bit就行了，相当于只需要1亿/(810241024)=11.9M内存。这里大家了解下二进制就能理解。

//用户id123456是活跃用户
setbit a 123456 1
//用户id234567不是活跃用户
setbit a 234567 0

getbit a 123456

具体操作：

循环所有id列表,id作为offset，通过setbit写入该id是否活跃。

查询时，调用getbit a 123456即可

这样完美解决了存储和访问的问题！