引言
RoaringBitmapHyperLogLogBloomFilter我们看一道老生常谈的面试题：
给定含有40亿个不重复的位于[0, 2^32 - 1]区间内的整数的集合，如何快速判定某个数是否在该集合内？
首先，40 亿在存储上我们需要消耗 40亿 * 32 位 = 160 Byte，大致是 16000 MB 即 14.9 GB 的内存，显然这是我们不能接受的。如果你给出的是这个答案，那么你就已经输了！
我们可以用位图来存储，第 0 个 bit 表示数字 0，第 1 个 Bit 表示数字 1，以此类推。如果某个数位于原集合内，就将它对应的位图内的 bit 置为 1，否则保持为 0。这样只占用了 512MB 的内存，不到原来的 3.4%。
RoaringBitmap1 什么是 RoaringBitmap
是一种基于位图的数据结构，可以高效地存储大量的非负整数，并支持多种集合运算，如并集、交集、差集等。它可以高效地判断一个元素是否在集合中，并且可以使用很少的空间来存储集合。
2 数据结构
源码：
RoaringBitmapshort[] keysContainer[] valueskeys 和 values 通过下标一一对应。size 则标示了当前包含的 key-value pair的数量，即 keys 和 values 中有效数据的数量。
注意：keys 数组永远保持有序，方便二分查找！
3 三种 Container
RoaringBitmap3.1 ArrayContainer
源码：
short[] contentArrayContainer 占用的空间大小与存储的数据量为线性关系，每个 short 大小为 2 kb，所以存储了 N 个数据的ArrayContainer 占用空间大致为 2N kb。存储一个数据需要占用 2kb，存储 4096 需要占用 8kb。
上面 DEFAULT_MAX_SIZE 值为 4096，可以知道，当容量超过这个值的时候会将当前 Container 替换为BitmapContainer。
3.2 BitmapContainer
源码：
long[]ContainerBitmapContainer 中无论存储了 1 个还是存储了 65536 个数据，其占用的空间都是同样的 8 kb （4096）。
3.3 RunContainer
源码：
RunContainer 又称行程长度压缩算法(Run Length Encoding)，在连续数据上压缩效果显著。
RunContainer 原理在连续出现的数字，只会记录其初始数字和后续数量，举个例子：
- 数列 22，它会压缩为 22,0；
- 数列 22,23,24 它会压缩为 22,3；
- 数列 22,23,24,32,33，它会压缩为 22,3,32,1；
short[] valueslength可以看出，这种压缩算法在性能和数据的连续性（紧凑性）关系极为密切，
- 在连续的 100 个 short，可以将 200 字节压缩成 4 个 kb。
- 对于不连续的 100 个 short，编码完之后会从 200 字节变为 400 kb。
如果要分析RunContainer的容量，我们可以做下面两种极端的假设：
- 最优情况，只存在一个数据或者一串连续数字，存储 2 个 short 会占用 4 kb。
- 最差情况，0~65535 的范围内填充所有的不连续数字，(全部奇数位或全部偶数位)，需要存储 65536 个short 占用 128 kb。
小结一下：
4 Go 使用 RoaringBitmap
Go 语言支持了 RoaringBitmap，安装 roaring 库：
RoaringBitmap 支持多种集合运算，包括并集、交集、差集、异或等，这些运算都可以在高效地处理大规模数据集的同时，避免内存溢出和性能问题。
下面介绍一些 RoaringBitmap 集合运算的示例：
4.1 并集运算
4.2 交集运算
4.3 差集运算
4.4 异或运算
小结一下，RoaringBitmap 可以很方便地进行集合运算，这些运算都可以在高效地处理大规模数据集的同时，避免内存溢出和性能问题。同时，RoaringBitmap 还提供了丰富的 API 接口，支持更多高级的操作和应用场景。
5 总结
RoaringBitmapRoaringBitmapRoaringBitmapRoaringBitmapRoaringBitmap