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Redis 实战篇:巧用Bitmap 实现亿级海量数据统计

在移动应用的业务场景中,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合。 常见的场景如下: 给一个 userId ,判断用户登陆状态; 显示用户某个月的签到次数和首次签到时间; 两亿用户最近 7 天的签到情况,统计 7 天内连续签到的用户总数; 通常情况下,我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的,比如百万、千万级别的用户数量,或者千万级别、甚至亿级别的访问信息。 所以,我们必须要选择能够非常高效地统计大量数据(例如亿级)的集合类型。 如何选择合适的数据集合,我们首先要了解常用的统计模式,并运用合理的数据了性来解决实际问题。 四种统计类型: 二值状态统计; 聚合统计; 排序统计; 基数统计。 本文将由二值状态统计类型作为实战篇系列的开篇,文中将用到 String、Set、Zset、List、hash 以外的拓展数据类型 Bitmap 来实现。 文章涉及到的指令可以通过在线 Redis 客户端运行调试,地址:https://try.redis.io/,超方便的说。 寄语 多分享多付出,前期多给别人创造价值并且不计回报,从长远来看,这些付出都会成倍的回报你。 特别是刚开始跟别人合作...

go-dongle 0.0.2 版本发布了,新增 base58 编码解码和 aes 解密解密支持

dongle 是一个轻量级、语义化、对开发者友好的Golang编码解码和加密解密库 目前已被awesome-go收录,如果您觉得不错,请给个 star 吧 github.com/golang-module/dongle gitee.com/go-package/dongle 更新日志 新增base58编码、解密支持 新增aes加密、解密支持,目前仅支持CBC分组模式,ZeroPadding、PKCS5Padding和PKCS7Padding填充模式

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