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1、 1用户签到-BitMap功能演示；
1、 2用户签到-实现签到功能；
1、 3用户签到-签到统计；
1、 4额外加餐-关于使用bitmap来解决缓存穿透的方案；
1、 1用户签到-BitMap功能演示；
我们针对签到功能完全可以通过mysql来完成，比如说以下这张表：
用户一次签到，就是一条记录，假如有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。
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
我们如何能够简化一点呢？其实可以考虑小时候一个挺常见的方案，就是小时候，咱们准备一张小小的卡片，你只要签到就打上一个勾，我最后判断你是否签到，其实只需要到小卡片上看一看就知道了
我们可以采用类似这样的方案来实现我们的签到需求。
我们按月来统计用户签到信息，签到记录为1，未签到则记录为0.
把每一个bit位对应当月的每一天，形成了映射关系。用0和1标示业务状态，这种思路就称为位图（BitMap）。这样我们就用极小的空间，来实现了大量数据的表示
Redis中是利用string类型数据结构实现BitMap，因此最大上限是512M，转换为bit则是 2^32个bit位。
BitMap的操作命令有：
- SETBIT：向指定位置（offset）存入一个0或1
- GETBIT ：获取指定位置（offset）的bit值
- BITCOUNT ：统计BitMap中值为1的bit位的数量
- BITFIELD ：操作（查询、修改、自增）BitMap中bit数组中的指定位置（offset）的值
- BITFIELD_RO ：获取BitMap中bit数组，并以十进制形式返回
- BITOP ：将多个BitMap的结果做位运算（与 、或、异或）
- BITPOS ：查找bit数组中指定范围内第一个0或1出现的位置
1.2 用户签到-实现签到功能
需求：实现签到接口，将当前用户当天签到信息保存到Redis中
思路：我们可以把年和月作为bitMap的key，然后保存到一个bitMap中，每次签到就到对应的位上把数字从0变成1，只要对应是1，就表明说明这一天已经签到了，反之则没有签到。
我们通过接口文档发现，此接口并没有传递任何的参数，没有参数怎么确实是哪一天签到呢？这个很容易，可以通过后台代码直接获取即可，然后到对应的地址上去修改bitMap。
1.3 用户签到-签到统计
**问题1：**什么叫做连续签到天数？ 从最后一次签到开始向前统计，直到遇到第一次未签到为止，计算总的签到次数，就是连续签到天数。
Java逻辑代码：获得当前这个月的最后一次签到数据，定义一个计数器，然后不停的向前统计，直到获得第一个非0的数字即可，每得到一个非0的数字计数器+1，直到遍历完所有的数据，就可以获得当前月的签到总天数了
**问题2：**如何得到本月到今天为止的所有签到数据？
BITFIELD key GET u[dayOfMonth] 0
假设今天是10号，那么我们就可以从当前月的第一天开始，获得到当前这一天的位数，是10号，那么就是10位，去拿这段时间的数据，就能拿到所有的数据了，那么这10天里边签到了多少次呢？统计有多少个1即可。
问题3：如何从后向前遍历每个bit位？
注意：bitMap返回的数据是10进制，哪假如说返回一个数字8，那么我哪儿知道到底哪些是0，哪些是1呢？我们只需要让得到的10进制数字和1做与运算就可以了，因为1只有遇见1 才是1，其他数字都是0 ，我们把签到结果和1进行与操作，每与一次，就把签到结果向右移动一位，依次内推，我们就能完成逐个遍历的效果了。
需求：实现下面接口，统计当前用户截止当前时间在本月的连续签到天数
有用户有时间我们就可以组织出对应的key，此时就能找到这个用户截止这天的所有签到记录，再根据这套算法，就能统计出来他连续签到的次数了。
1.4 额外加餐-关于使用bitmap来解决缓存穿透的方案
回顾缓存穿透：
发起了一个数据库不存在的，redis里边也不存在的数据，通常你可以把他看成一个攻击
解决方案：
- 判断id<0
- 如果数据库是空，那么就可以直接往redis里边把这个空数据缓存起来
第一种解决方案：遇到的问题是如果用户访问的是id不存在的数据，则此时就无法生效
第二种解决方案：遇到的问题是：如果是不同的id那就可以防止下次过来直击数据
所以我们如何解决呢？
我们可以将数据库的数据，所对应的id写入到一个list集合中，当用户过来访问的时候，我们直接去判断list中是否包含当前的要查询的数据，如果说用户要查询的id数据并不在list集合中，则直接返回，如果list中包含对应查询的id数据，则说明不是一次缓存穿透数据，则直接放行。
现在的问题是这个主键其实并没有那么短，而是很长的一个 主键
哪怕你单独去提取这个主键，但是在11年左右，淘宝的商品总量就已经超过10亿个
所以如果采用以上方案，这个list也会很大，所以我们可以使用bitmap来减少list的存储空间
我们可以把list数据抽象成一个非常大的bitmap，我们不再使用list，而是将db中的id数据利用哈希思想，比如：
id% bitmap.size = 算出当前这个id对应应该落在bitmap的哪个索引上，然后将这个值从0变成1，然后当用户来查询数据时，此时已经没有了list，让用户用他查询的id去用相同的哈希算法， 算出来当前这个id应当落在bitmap的哪一位，然后判断这一位是0，还是1，如果是0则表明这一位上的数据一定不存在， 采用这种方式来处理，需要重点考虑一个事情，就是误差率，所谓的误差率就是指当发生哈希冲突的时候，产生的误差。
参考文献：
有一说一，黑马老师的这个Reids这个课程真的很顶。 黑马程序员Redis入门到实战教程，深度透析redis底层原理+redis分布式锁+企业解决方案+黑马点评实战项目_哔哩哔哩_bilibili
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