用户签到

1.1 BitMap的用法

1.1.1 背景

实现签到功能，如果我们存到数据库中，数据库表应如下
假设有1000万用户，平均每人每年签到次数为10次，则这张表一年的数据量为1亿条
一个人，每签到一次需要使用 (8+8+1+1+3+1) 共22字节的内存，一个月则最多需要600多字节
成本太大！！
我们按月来统计用户签到信息，签到记录为1，未签到记录为0，使用Redis的BitMap来实现
BitMap
- BitMap 是一种利用 Bit（位）来存储数据状态的数据结构，通过 0 或 1 来表示某个元素“是否存在”或“某种状态”。
- 常见应用场景
  - 快速去重与排序：如果你有 10 亿个不重复的正整数，想知道某个数是否存在，用常规 Hash 映射会占用数 GB 内存。使用 BitMap 只需要约 125MB（$10^9 / 8$ 字节）。
  - 用户签到/活跃统计
    - 签到： 每一位代表一天，1 表示已签到。一个月只需 31 位（不到 4 字节）。
    - 日活： 每个用户对应一个 BitMap 中的位，登录则置为 1。通过 AND 或 OR 运算，可以瞬间算出“连续三天活跃的用户”或“今日总活跃人数”。
  - 布隆过滤器 (Bloom Filter)：布隆过滤器的底层就是 BitMap。它通过多个 Hash 函数将一个元素映射到 BitMap 的多个点上，用于快速判断“某样东西一定不存在”或“可能存在”。

BitMap 命令速查

操作分类	命令	功能描述	复杂度	典型示例
写入	`SETBIT key offset value`	在指定偏移量（offset）设置位的值（0或1）	$O(1)$	`SETBIT login:20260421 10086 1` (用户10086签到)
读取	`GETBIT key offset`	获取指定偏移量上的位值	$O(1)$	`GETBIT login:20260421 10086` (查询是否签到)
统计	`BITCOUNT key [start end]`	统计位图中值为 1 的数量	$O(N)$	`BITCOUNT login:20260421` (计算今日总签到人数)
复合计算	`BITOP operation destkey key...`	对多个 BitMap 做位运算（AND, OR, NOT, XOR）	$O(N)$	`BITOP AND result key1 key2` (计算连续两天活跃的用户)
检索	`BITPOS key bit [start end]`	查找第一个出现的 0 或 1 的位置	$O(N)$	`BITPOS login:20260421 1` (查找今天第一个签到的用户ID)

1.2 签到功能

1.2.1 接口文档

1.2.2 代码实现

java

    @Override
    public Result sign() {
        // 1. 获取当前用户
        UserDTO dto = UserHolder.getUser();
        // 2. 判断用户是否存在
        if (dto == null) {
            return Result.fail("请先登录！");
        }
        // 3. 存在进行签到
        // 键 ： sign:用户id:年月
        String key = RedisConstants.USER_SIGN_KEY + dto.getId() + ":" + LocalDateTime.now().format(SystemConstants.DATE_FORMATTER_YYYYMM);
        Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setBit(key, LocalDateTime.now().getDayOfMonth() - 1, true);
        // 4. 返回结果
        if (Boolean.FALSE.equals(success)) {
            return Result.fail("签到失败！");
        }
        return Result.ok();
    }

1.3 签到统计

需求

代码实现

java

    @Override
    public Result signCount() {
        // 1. 获取当前用户
        UserDTO dto = UserHolder.getUser();
        // 2. 判断用户是否登录
        if (dto == null) {
            return Result.fail("请先登录！");
        }
        // 3. 获取该用户的签到数据
        String key = RedisConstants.USER_SIGN_KEY + dto.getId() + ":" + LocalDateTime.now().format(SystemConstants.DATE_FORMATTER_YYYYMM);
        // 3.1 获取本月截止到今天的所有签到记录
        // 这里返回的是一个十进制数字，表示当前月的签到情况
        List<Long> bitField = stringRedisTemplate.opsForValue().bitField(
                key,
                // 从0开始，获取今天是本月的第几天，就获取多少位签到记录
                BitFieldSubCommands.create()
                        .get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(LocalDateTime.now().getDayOfMonth())).valueAt(0)
        );
        // 4. 对数据进行处理得到本月的连续签到天数
        // 获取所有连续签到天数，比较得到最大连续签到天数
        if (bitField == null || bitField.isEmpty()) {
            return Result.ok(0);
        }
        Long signSituation = bitField.get(0);
        if (signSituation == null ||  signSituation == 0) {
            return Result.ok(0);
        }
        // 从今天的位置开始向前统计，直到遇到第一次未签到为止，为一个连续签到天数
        int nowCount = 0;
        // 如果为0，说明未签到，结束
        // 如果为1，说明已签到，连续签到天数加1，继续统计下一位
        while ((signSituation & 1) != 0) {
            // 4.1 将该数字与1进行与运算，得到最后一位的签到情况
            // 4.2 判断是否为0
            nowCount++;
            // 4.3 对该数字进行右移操作，继续统计下一位
            signSituation >>>= 1;
        }
        return Result.ok(nowCount);
    }

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1.2.1 接口文档 ​

1.2.2 代码实现 ​

1.3 签到统计 ​

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