Redis里用汉字编码玩出新花样，数据处理竟然还能这么转变和升级

基于微信公众号“运维咖啡吧”的文章《Redis里用汉字编码玩出新花样》进行整理和引用）

在大家的印象里,Redis可能就是个小而快的键值对数据库，存个用户会话、做个缓存啥的，但你可能没想过，通过巧妙地利用汉字本身的编码特性，我们能让Redis在处理一些特定数据时，玩出意想不到的花样，甚至实现数据处理逻辑的转变和升级，这听起来有点玄乎，但道理其实挺直白的。

汉字的“身份证”：从字符到数字的转变

我们都知道,计算机里一切最终都是数字，汉字也不例外，每个汉字在计算机里都有唯一的编码来代表它，最常见的就是Unicode编码。“运维”的“运”字，它的Unicode编码是U+8FD0（十六进制），转换成我们更熟悉的十进制就是36848。

Redis有一个非常基础但强大的数据结构叫位图（Bitmap），位图说白了就是一大串二进制位（0和1），我们可以按偏移量（offset）来操作其中的每一个位，传统上，这个偏移量就是个数字序号。

脑洞来了：如果我们把一个汉字的Unicode编码值，直接当作位图的偏移量来用，会发生什么？

这就好比给每个汉字发了一张独一无二的“数字身份证”，我们可以用SETBIT命令，在这个“身份证号”对应的位置上设置为1，表示“这个汉字存在”。（引用来源：运维咖啡吧文章中以“用户签到”类比此思路）

实战场景一：海量用户的中文昵称查重

假设我们有一个上亿用户的系统,用户昵称可以是中文，现在有个需求：如何快速判断一个新用户注册时输入的昵称是否已经被占用？

传统做法可能是把昵称本身作为Key存到Redis里,或者用集合（Set）存储所有昵称，但前者如果昵称很长会浪费内存，后者在上亿数据量下内存开销也非常巨大。

用汉字编码位图法,我们可以这么干：

1. 创建一个巨大的位图（Redis的位图最大512MB，能容纳40多亿个位，足够覆盖所有常用汉字）。
2. 当用户注册“张三”这个昵称时，我们分别取出“张”和“三”的Unicode编码（张”是24352，“三”是19977）。
3. 执行命令：

   SETBIT nickname_bitmap 24352 1
   SETBIT nickname_bitmap 19977 1

   这就在位图中标记了“张”和“三”这两个字已经被使用了。

4. 当有新用户想注册“张四”时，系统会检查“张”（24352）和“四”（22235）对应的位。
   • 检查命令是GETBIT nickname_bitmap 24352和GETBIT nickname_bitmap 22235。
   • 发现“张”对应的位已经是1（已被占用），但“四”是0（未被占用），虽然“张四”这个整体是新的，但因为它包含了已存在的字“张”，我们可以根据业务需求进行灵活判断，可以提示“昵称中包含已被使用的字眼”。
   • 如果想实现“严格查重”，即只要昵称中任何一个字被用过就算重复，那么这种方法就能瞬间做出判断，速度极快。

这种方法的好处是,无论有多少用户，存储汉字使用情况的位图大小是固定的，只与汉字字符集的大小有关，极大地节约了内存。（引用来源：运维咖啡吧文章详细对比了此种方法与集合的内存消耗）

实战场景二：文章敏感词过滤的升级

敏感词过滤是另一个常见需求,传统的做法可能是用哈希表（Hash）或字典树（Trie）来存储敏感词库。

利用汉字编码位图,我们可以实现一个超快速的“一级索引”或“预检”机制：

1. 同样,创建一个位图，将所有敏感词中出现的每一个汉字，都按其编码值在位图中标记为1。
2. 当需要检查一篇文章时,先遍历文章中的每一个汉字。
3. 对于每个字,用GETBIT命令检查它是否存在于敏感词汉字位图中。
4. 如果这个字对应的位是0，那么它绝对不可能出现在任何敏感词里，可以直接跳过，无需进行后续更复杂的字符串匹配。
5. 只有当字的位是1时,才需要启动传统的敏感词匹配算法（如AC自动机），去检查以这个字开头的词语是否是敏感词。

这样一来,位图就扮演了一个“守门员”的角色，一篇文章中大部分字都是正常汉字，这个“预检”步骤能以近乎O(1)的复杂度快速过滤掉绝大部分无关字符，极大地减少了需要深入进行字符串匹配的计算量，提升了整体过滤效率，这是一种典型的用空间（固定的位图）换时间（减少计算）的思路。（引用来源：运维咖啡吧文章将此方法描述为“布隆过滤器”思想的简化应用）

进阶玩法：用汉字编码实现简单“分词”

这个玩法更巧妙一些,汉字的Unicode编码在基本平面（BMP）内是有一定范围的，虽然不是完全连续，但常用汉字相对集中，我们可以利用这个特性，结合Redis的有序集合（Sorted Set），实现一个非常初级的“按拼音或笔画排序”的效果。

我们知道,有序集合的每个成员都有一个分数（score），Redis会根据这个分数来排序，如果我们把一个汉字的Unicode编码值作为它的分数，那么当把这些汉字放入有序集合时，它们就会按照编码顺序自然排列。

虽然Unicode编码顺序不完全等同于拼音或笔画顺序,但对于一大批汉字来说，其排序结果往往呈现出一种有趣的规律性，比如同音字可能会聚集在一起，这对于做一些简单的数据分析、文字游戏或者生成特定序列非常有用，你可以轻松地获取编码在某个范围内的所有汉字，实现一种粗糙的“按部首”或“按编码区块”的归类查询。

思维转变比技巧更重要

回过头看,这些“花样”并没有使用Redis什么高深莫测的功能，核心就是最基础的位图和有序集合，真正的创新在于思维方式的转变：我们不再把汉字看作一个不可分割的整体字符串，而是拆解到“字”的维度，并利用其内在的“数字基因”（编码）与Redis这种擅长处理数字和数据结构的工具进行结合。

这种做法打破了“Key必须是字符串字面量”的定式思维，把字符数据映射到了数字空间进行处理，从而在特定场景下实现了内存消耗的显著降低和查询效率的惊人提升，它告诉我们，在处理数据时，有时退一步，审视数据本身的特性，再结合工具的核心能力，往往能碰撞出更巧妙、更经济的解决方案。（引用来源：运维咖啡吧文章在结尾处强调了这种“编码思维”和“数据映射”的重要性）

下次当你面对一个棘手的数据处理问题时,不妨想想：我的数据能不能转换成数字？能不能利用其内在的编码或结构？或许，一个像汉字编码这样的特性，就能帮你打开一扇新的大门。