Roaring bitmap 是一种高效存储的数据结构，合理使用可以大幅提升存储空间利用率，节省存储成本，本文主要介绍了 Bitmap 在当贝用户分群中的实践。

本文介绍了Hologres RoaringBitmap的功能。

Promise时效控单系统作为时效域的控制系统，在用户下单前、下单后等多个节点均提供服务，是用户下单黄金链路上的重要节点；控单系统主要逻辑是针对用户请求从规则库中找出符合条件的最优规则，并将该规则的时效控制结果返回客户端，比如因为临时疫情等原因针对仓、配、商家、客户四级地址等不同维度进行精细粒度的时效控制。

该系统也是Promise侧并发量最大的系统，双11高峰集群流量TPS在百万级别，对系统的性能要求非常高，SLA要求在5ms以内，因此对海量请求在规则库(几十万)中如何快速正确匹配规则是该系统的技术挑战点。

在海量数据背景下，需要快速对数据进行评估、计算和中间存储，一系列专门为大数据准备的数据结构应运而生。

随着得物App和商品体量的快速发展,圈选场景的商品集也在迅速膨胀,这些海量数据如何在不拖垮服务内存的前提下进行内存diff,一直是困扰在我们的难题,最终通过引入RoadingBitMap很好的解决了海量数据内存diff的问题。

本文主要讲述的是推荐业务中如何对已推荐过的游戏进行处理，文中通过对比intset，bloom filter，RoaringBitMap这三种结构对存储开销的影响，论证了RoaringBitMap的有效性。