一、背景介绍

CDP系统中目前存在大量由用户ID集合组成的标签和群体，截止当前已有几千+标签，群体2W+。

大量的标签都是亿级别数据量以上，例如性别、职业、学历等均，甚至有群体中的ID数量达到了数十亿+。

并且随着用户ID池的不断增加，标签和群体本身包含的ID数量也随之增加，如何存储如此多的数据，标签与群体之间的组合计算，是我们面临的挑战。

二、问题描述

如此大量的用户ID集合，虽然标签和群体的ID集合本质类似，但是都需要存储亿级别的ID数据，这就对存储结构提出较高的要求。

这里拿群体举例，如果某群体包含1000W个用户ID，通过文本文件存储，大概需要150M，40亿的群体就达到了惊人的150*40*10=60000M，大约60G，而我们的群体数量已经达到了几W+，再加上标签数据，所需要的存储空间将不可接受。

并且，数据的存储只是其中一个方面，后续针对标签和群体的组合计算，创建出更细粒度的ID包也是一个挑战。

三、解决方案

面对以上问题，CDP采用了Bitmap的思路来解决，不但解决了存储空间问题，而且Bitmap本身的交并差运算，能够很好的支持用户对不同标签和群体的组合计算，详细方案如下。

1）Bitmap简介

为了便于理解，首先介绍一下什么是bitmap。

它的基本思想是用bit位来唯一标记某个数值，这样可以用它来记录一个数值没有重复的数据元组。并且每一条数据只使用一个bit来标识，能够大大的节省存储空间。

比如，我想存储一个数值数组[2,4,6,8]。

Java中如果用byte类型来存储，不考虑其他开销，需要4个字节的空间，一个字节8位，也就是4*8=32bit。

倘若使用更大的数据类型，存储空间也会相应增大，如使用Integer（4字节），则需要4*4*8=128bit。

而如果采用bitmap的思想，只需要构建一个8bit空间，也就是一个字节的空间来存储，如下图。

2）用户ID池编码

通过上文的例子，可以看到，使用Bitmap思想来存储，实际上每一个数据是一个bit，而且不能重复，这一点用户ID是符合的，没有重复的用户ID。

由于bitmap里只能存0或者1来标识当前位是否有值，而用户ID确是一个字符串，这就需要将数十亿的用户ID进行唯一性编码，这个编码也就是我们常说的offset偏移量。

每一个用户ID对应一个唯一的offset，目前已到数十亿，也就是说当前最大的偏移量是数十亿+，这部分由数据同学帮我们加工一张ID池表，其中包含了ID和offset的对应关系。这样，新注册的id，只要顺序增加offset值即可。

下边是一个简单示意图，假设我有8个id，id1~id8，对应的offset编号为1~8。

我要建一个只包含双数id的标签或群体，则我只需要将offset为2，4，6，8的位设为1即可。

3）遇到问题

有了存储的数据结构，还有id池，接下来就是具体实现了。

提到Bitmap，首先想到的是Java中的一种实现方案BitSet，不过它存在两个问题。

一是我们的id池已经到达几十亿+，已经超出了BitSet所能处理的范围，当前超出了2^32=4294967296。

另一个问题是，倘若我建一个包含两个id的群体，第一个offset是1，第二个offset是10000000，这种情况还是要创建一个1000wbit的空间来存储，并且只有两个bit位是1，其他的全为0，这显然造成了很大的空间浪费。

也就是说，数据越稀疏，空间浪费越严重

下方位BitSet扩容时的代码，由代码中也可以看到，默认扩容2倍，当需要的大小超过2倍时，则按照需要扩容。

    public void set(int bitIndex) {
        if (bitIndex 0)
            throw new IndexOutOfBoundsException("bitIndex < 0: " + bitIndex);

        int wordIndex = wordIndex(bitIndex);
        expandTo(wordIndex);

        words[wordIndex] ); // Restores invariants

        checkInvariants();
    }

    private void expandTo(int wordIndex) {
        int wordsRequired = wordIndex+1;
        if (wordsInUse ) {
            ensureCapacity(wordsRequired);
            wordsInUse = wordsRequired;
        }
    }

    private void ensureCapacity(int wordsRequired) {
        if (words.length ) {
            // Allocate larger of doubled size or required size
            int request = Math.max(2 * words.length, wordsRequired);
            words = Arrays.copyOf(words, request);
            sizeIsSticky = false;
        }
    }

当用户圈的群体特别稀疏时，有可能会造成很大的空间浪费，所以，我们需要使用一种能够压缩的高效的位图实现。

4）RoaringBitmap压缩

我们最终使用的是RoaringBitmap，一种高效的压缩位图实现，简称RBM。于2016年由S. Chambi、D. Lemire、O. Kaser等人在论文《Better bitmap performance with Roaring bitmaps》 《Consistently faster and smaller compressed bitmaps with Roaring》中提出。

基本实现思路如下：

以整型int（32位）为例，将数据分成高16位和低16位两部分，低16位不变，作为数据位Container，高16位作为桶的编号Container，可以理解为高位的Container中，存放了很多个低位Container。

高低位计算示例：

protected static char highbits(int x) {
  return (char) (x 16);
}

protected static char lowbits(int x) {
  return (char) x;
}

比如，我要存放65538这个值，则高位为65538>>>16=1，低位为65538-65536*1=2，即存储在1号桶的2号位置，存储位置如下图：

我们当前使用的RoaringBitmap版本为0.8.13，Container包含了三种实现：ArrayContainer(数组容器)，BitmapContainer(位图容器)，RunContainer(行程步长容器)

不过，上文中提到当前id池已经超过了整型所能标识的最大范围（2^32=4294967296），所以需要一个能够处理64位的实现，我们使用了RoaringBitmap包中支持64位的Roaring64NavigableMap。

它的实现思路和32位的基本一致，分成了高32位和低32位两部分

jar包引入方式：

<dependency>
     <groupId>org.roaringbitmap/groupId>
     <artifactId>RoaringBitmap/artifactId>
     <version>0.8.13/version>
/dependency>

public void add(long... dat) {
    for (long oneLong : dat) {
      addLong(oneLong);
    }
 }

public void addLong(long x) {
  int high = high(x);
  int low = low(x);
  …………
}

public static int high(long id) {
  return (int) (id 32);
}

public static int low(long id) {
  return (int) id;
}

bitmap位图操作方法：

四、现状及展望

目前，CDP画像的标签和群体均采用了RoaringBitmap的存储方式。人群和标签的交并差计算，生成更加精细化的人群就可以通过bitmap的操作来实现。

有了良好的存储方式，下一步就是如何将存储在数据仓库的明细数据，加工成原始的标签或者群体，具体实现方案会在下一篇分享。