如何判断用户已读消息?(用户量1000万)建一张消息发送记录表message_record（id-主键，msg_id-消息id，user_id-用户id），使用user_id，msg_id建立唯一索引并且user_id在前，重要的事情说三遍（唯一索引并且user_id在前） 。
微信并没有上线已读功能，因此用户无法知道对方是否已读，若用户发送消息后对方接着击打开了，在发送消息一方可能会显示对方正在输入，那么则说明对方已读了 。
【redisbitmap用在什么场景 redisbitmap长度】根据接受者头像查看 。根据查询抖音官网显示，首先需要打开抖音APP ， 登录账号 。然后点击“消息”，进入私信消息列表，点击想要查看是否被已读的私信消息 。然后在私信消息详情页面 ， 可以看到消息发送者的头像和用户名 。
这个看不出来 。微信消息是不会显示对方已经阅读的，微信暂时还没有开通这个功能，所以不知道对方是否已经阅读了自己发送的消息 。因为已读状态信息属于个人隐私，微信希望给用户一个轻松自由的沟通环境，所以微信不会传递已读状态 。
抖音消息判断已读 ， 需要在抖音界面中点击消息进行查看就可以了 。以华为手机p40，抖音版本10为例，具体操作如下： 在抖音界面中点击【消息】，点开想要查看的人 。打开界面 ， 如下图红框，查看状态就可以看到提示 。
Bitmap的原理1、bitMap使用一个bit为0/1作为map的value来标记一个数字是否存在，而map的key值正是这个数字本身 。
2、BitMap的原理 BitMap 的基本原理就是用一个bit 位来存放某种状态，适用于大规模数据，但数据状态又不是很多的情况 。通常是用来判断某个数据存不存在的 。
3、位图图像（bitmap） ， 亦称为点阵图像或绘制图像，是由称作像素（图片元素）的单个点组成的 。这些点可以进行不同的排列和染色以构成图样 。当放大位图时 ， 可以看见赖以构成整个图像的无数单个方块 。
4、bitmap 的概念就是使用矩阵的方式来表示整体数据，以此来减少数据大?。ㄋ惴ǎ┗蛟蚴鞘迪帜骋荒康模╮aster） 。
bitmap能存放的最大数据是多少1、直接存放会导致超限. 2^32 =4294967296 （10位）= 512MB ， 约40亿.所以可以采取分段存储：国内的手机号大部分是以 13，14，15， 16，17，18，19 等开头 ， 前2位一般都是固定的 。
2、ARGB_8888：每个通道值采8bit来表示，每个像素点需要4字节的内存空间来存储数据 。该方案图片质量是最高的，但是占用的内存也是最大的；ARGB_4444：每个通道都是4位，每个像素占用2个字节，图片的失真比较严重 。
3、天记录1000W用户的活跃统计数据，只需要10000000/8/1024/1024 ≈2M 。
redis最大多少个节点问题redis的集群主节点数量基本不可能超过1000个 。如上所述，集群节点越多，心跳包的消息体内携带的数据越多 。如果节点过1000个，也会导致网络拥堵 。因此redis作者，不建议redis cluster节点数量超过1000个 。
同时，由于其他设计折衷，Redis集群不可能扩展到超过1000个节点 。因此，16k是比较合适的，可以确保每个主设备有足够的槽，最大为1000个 。
因为，那样的结构需要9个节点 。*** At least 9 nodes are required. #至少需要9个节点 。以上信息的意思是：Redis集群至少需要3个master节点，所以现在总共有6个节点 ， 就只能是1master对应1slave这种方式 。
推荐学习：Redis视频教程）此时存在两个不同的master节点 ， 就像一个大脑分裂成了两个 。
怎样将bitmap添加到mysql数据库中方法一 SQL脚本形式操作步骤如下： 导出SQL脚本在原数据库服务器上，可以用phpMyAdmin工具 ， 或者mysqldump命令行，导出SQL脚本 。
打开电脑 ， 在电脑桌面的开始界面中找到mysql，如图所示 。双击打开mysql软件 ， 并输入密码，如图所示 。如果sql文件的内容中有创建数据库的语句 ， 或者想将表存放在已有的数据库，在这里就不用创建数据库 。
一般只设定master上的binlog-do-db即可，不需要两个同时设定 。以防万一，在slave也可以加上replicate-ignore-db） 。
布隆过滤器1、使用布隆过滤器判断元素是否存在，是一种低空间成本的方式 。布隆过滤器是1970年由布隆提出的 ， 它实际上是一个很长的二进制向量，和一系列随机映射函数 。
2、布隆过滤器内部维护一个bitArray（位数组） ， 开始所有数据为0，当一个元素过来时，能过多个哈希函数（hashhashhash3）计算不同的hash值，并通过hash值找到bitArray的下标，将里面的值改为由0变为1 。
3、布隆过滤器，主要需实现的目标是， 在指定的数据个数范围内，满足误判率在设定的范围内，误判率太高的话 ， 无法起到过滤数据的情况，误判率不能为0 。
4、假设布隆过滤器中的hash function满足simple uniform hashing假设：每个元素都等概率地hash到m个slot中的任何一个，与其它元素被hash到哪个slot无关 。
5、布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由[布隆]提出的 。它实际上是一个很长的[二进制]向量和一系列随机映射函数 。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中 。
6、这说明了若想保持某固定误判率不变，布隆过滤器的bit数m与被add的元素数n应该是线性同步增加的 。三 如何设计bloomfilter 此概率为某bit位在插入n个元素后未被置位的概率 。
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