基于redis的位图实现签到功能

基于Redis位图实现签到功能是一种高效且节省内存的方法。以下是分步实现的详细方案：

1. 键设计策略

采用 sign:<userId>:<YYYYMM> 格式存储每月签到数据

# 示例：用户1001在2023年8月的签到数据
sign_key = "sign:1001:202308"

2. 核心操作实现

2.1 用户签到

# 命令格式
SETBIT key offset 1# 示例：8月3日签到（偏移量从0开始计算）
SETBIT sign:1001:202308 2 1

# Python伪代码
def sign(user_id):today = datetime.now()offset = today.day - 1  # 日期转0-based偏移量key = f"sign:{user_id}:{today.strftime('%Y%m')}"redis.setbit(key, offset, 1)

2.2 查询签到状态

# 命令格式
GETBIT key offset# 示例：查询8月3日是否签到
GETBIT sign:1001:202308 2

def check_sign(user_id, date):offset = date.day - 1key = f"sign:{user_id}:{date.strftime('%Y%m')}"return redis.getbit(key, offset)

2.3 统计当月签到次数

# 命令格式
BITCOUNT key# 示例：统计8月总签到次数
BITCOUNT sign:1001:202308

2.4 获取连续签到天数

def get_continuous_days(user_id):today = datetime.now()key = f"sign:{user_id}:{today.strftime('%Y%m')}"max_offset = today.day - 1consecutive = 0for offset in range(max_offset, -1, -1):if redis.getbit(key, offset):consecutive += 1else:break# 检查跨月情况if consecutive == today.day:last_day = today - timedelta(days=today.day)prev_key = f"sign:{user_id}:{last_day.strftime('%Y%m')}"prev_bits = redis.bitcount(prev_key)if prev_bits == last_day.day:consecutive += prev_bitsreturn consecutive

3. 高级功能扩展

3.1 签到日历生成

def get_sign_calendar(user_id, year_month):key = f"sign:{user_id}:{year_month}"value = redis.get(key) or b'\x00'# 将二进制数据转换为位列表bits = bin(int.from_bytes(value, byteorder='big'))[2:]return [bool(int(bit)) for bit in bits.zfill(32)]  # 最多显示31天

3.2 月度统计报告

# 获取当月首次签到日期
BITPOS key 1# 获取当月最后签到日期
BITPOS key 1 -1

4. 性能优化步骤

1. 数据分片：对活跃用户使用多个位图分段存储
2. 缓存策略：对频繁访问的统计结果进行短期缓存
3. 异步处理：非实时统计任务使用后台进程处理
4. 数据归档：定期将历史数据转存到持久化存储

5. 异常处理机制

1. 日期有效性验证：

def validate_date(year, month, day):try:datetime(year, month, day)return Trueexcept ValueError:return False

2. 偏移量范围检查：

max_day = calendar.monthrange(year, month)[1]
if offset >= max_day:raise InvalidOffsetError("超出当月天数范围")

6. 数据可视化示例

生成签到日历JSON：

{"202308": {"total": 18,"continuous": 5,"calendar": [{"day": 1, "signed": true},{"day": 2, "signed": false},...]}
}

7. 内存使用估算

假设：

• 每月最大31天
• 每个用户每月占用4字节（31位）
• 10万活跃用户

总内存消耗：100,000用户 × 12月 × 4字节 ≈ 4.8MB