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
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。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。
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。
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。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] |= (1L << bitIndex);
checkInvariants(); }
private void expandTo(int wordIndex) { int wordsRequired = wordIndex+1; if (wordsInUse < wordsRequired) { ensureCapacity(wordsRequired); wordsInUse = wordsRequired; } }
private void ensureCapacity(int wordsRequired) { if (words.length < wordsRequired) { 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。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。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（右移16位，相当于除以2的16次方（65536）然后取整数，结果就是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：
当然啦，如果你要存储的数据小于65536，那肯定是直接在第0号的桶里面。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，同样的，高的32位相当于是有32个桶，每个桶中都有2的32次方个位，这样就完成了将海量数据的压缩。
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