面试题答案
一键面试1. 用户签到场景
- 实际业务场景：在一个APP的用户签到功能中，需要记录用户每月的签到情况，以便统计连续签到天数、月签到次数等数据。
- 使用SETBIT命令解决问题：假设以用户ID作为键，以每月的日期作为偏移量（1 - 31）。当用户在某一天签到时，使用
SETBIT user:1 5 1（假设用户ID为1，在当月第5天签到），将对应偏移量位置的二进制位设置为1，表示已签到。统计月签到次数时，可以使用BITCOUNT user:1命令获取该键中值为1的二进制位数量，即签到次数。要统计连续签到天数，可以从最后一天开始向前遍历，直到遇到值为0的二进制位，统计中间值为1的二进制位数量。
2. 统计活跃用户场景
- 实际业务场景：网站或应用程序需要统计一段时间内（如一周、一个月）的活跃用户。活跃用户定义为在这段时间内至少登录过一次的用户。
- 使用SETBIT命令解决问题：以时间周期（如一周，7天）作为键，以用户ID作为偏移量。每当一个用户登录时，例如用户ID为100在该周内登录，使用
SETBIT week:active_users 100 1将对应偏移量位置的二进制位置为1。统计活跃用户数量时，使用BITCOUNT week:active_users获取值为1的二进制位数量，即活跃用户数。
3. 布隆过滤器场景
- 实际业务场景：在爬虫系统中，需要判断一个URL是否已经被爬取过，以避免重复爬取。由于URL数量可能非常庞大，传统的哈希表存储方式占用内存过大，此时可以使用布隆过滤器。
- 使用SETBIT命令解决问题：布隆过滤器本质上是一个位数组。假设有多个哈希函数
hash1、hash2、hash3。对于一个URL，通过这些哈希函数计算出不同的哈希值，这些哈希值对应位数组的偏移量。例如，通过hash1(url)得到偏移量10，hash2(url)得到偏移量20 ，hash3(url)得到偏移量30 。使用SETBIT bloom_filter 10 1、SETBIT bloom_filter 20 1、SETBIT bloom_filter 30 1将这些偏移量位置的二进制位置为1。当判断一个URL是否已经爬取过时，同样通过哈希函数计算偏移量，检查这些偏移量位置的二进制位是否都为1，如果是，则大概率该URL已经被爬取过（存在误判可能性）。