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hhs/Redis/12-Bitmap.md

@@ -48,15 +48,23 @@ func IsSigned(ctx context.Context, rdb *redis.Client, userID int64, dayOfYear in
     return val == 1, err
 }
 
-// 本月累计签到天数
+// 本月累计签到天数（精确版：逐 bit 检查，避免字节边界误差）
 func MonthSignCount(ctx context.Context, rdb *redis.Client, userID int64) (int64, error) {
     key := fmt.Sprintf("sign:%d:%d", userID, time.Now().Year())
-    // BITCOUNT 支持按字节范围统计，start/end 是字节索引
-    // 需要根据月份计算对应的字节范围
-    return rdb.BitCount(ctx, key, &redis.BitCount{
-        Start: int64((time.Now().Month() - 1) * 4), // 近似值，实际需精确计算
-        End:   int64(time.Now().Month()*4 - 1),
-    }).Result()
+    now := time.Now()
+    // 计算本月第一天和最后一天在年中的 day-of-year（1-based）
+    firstDay := time.Date(now.Year(), now.Month(), 1, 0, 0, 0, 0, time.Local).YearDay()
+    lastDay := time.Date(now.Year(), now.Month()+1, 0, 0, 0, 0, 0, time.Local).YearDay()
+
+    var count int64
+    for day := firstDay; day <= lastDay; day++ {
+        val, err := rdb.GetBit(ctx, key, int64(day-1)).Result() // YearDay 1-based -> offset 0-based
+        if err != nil {
+            return 0, err
+        }
+        count += val
+    }
+    return count, nil
 }
 ```
 
@@ -147,7 +155,46 @@ Bitmap 的内存效率比 Hash 方案低约 **380 倍**，这就是为什么在
 > [!question] 为什么 Bitmap 这么省？
 > 因为它只用 1 个 bit 来表示一个布尔值，而 Hash/Set 需要存储完整的 key 和 value。Redis String 底层 SDS 本身也有元数据开销，但分摊到数十亿个 bit 上几乎可以忽略。
 
-### 5. Bitmap vs Set vs HyperLogLog 对比
+### 5. BITFIELD：任意宽度整数操作
+
+前面的 `SETBIT`/`GETBIT` 只能操作单个 bit（0 或 1）。如果我们需要存储的不是布尔值，而是一个小整数呢？比如"连续签到天数"（0~127）或"用户等级"（0~15）。
+
+这就是 `BITFIELD` 的用武之地——它将一个 String 视为一个**任意宽度整数的数组**，支持原子性的读写和自增。
+
+| 子指令 | 作用 | 示例 |
+|--------|------|------|
+| `GET type offset` | 读取指定偏移处的整数 | `BITFIELD k GET u8 0` |
+| `SET type offset value` | 写入整数 | `BITFIELD k SET u8 0 255` |
+| `INCRBY type offset increment` | 原子自增 | `BITFIELD k INCRBY u8 0 1` |
+
+其中 `type` 的格式为 `u`（无符号）或 `i`（有符号）+ 位宽（1~64），例如 `u8` 表示 8 位无符号整数（0~255），`i16` 表示 16 位有符号整数。
+
+> [!tip] 为什么 INCRBY 很重要？
+> 它是原子操作。多个客户端可以同时对同一个 offset 做 INCRBY 而不会出现竞态条件，无需额外加锁。
+
+```go
+// 用 BITFIELD 存储连续签到天数（u8 宽度，最多 255 天）
+func IncrContinuousSign(ctx context.Context, rdb *redis.Client, userID int64) (int64, error) {
+    key := fmt.Sprintf("streak:%d", userID)
+    // BITFIELD key INCRBY u8 0 1
+    vals, err := rdb.BitField(ctx, key, "INCRBY", "u8", "0", "1").Result()
+    if err != nil {
+        return 0, err
+    }
+    return vals[0], nil // 返回自增后的连续签到天数
+}
+
+// 重置连续签到天数（签到中断时调用）
+func ResetContinuousSign(ctx context.Context, rdb *redis.Client, userID int64) error {
+    key := fmt.Sprintf("streak:%d", userID)
+    return rdb.BitField(ctx, key, "SET", "u8", "0", "0").Err()
+}
+```
+
+> [!question] BITFIELD vs 多个 key 怎么选？
+> 如果每个用户只需要存 1~2 个小整数，用普通的 String/Hash key 就够了。`BITFIELD` 的优势在于：当需要**批量**存储大量同类型小整数时（比如 1 万个物品的库存量），可以把它们紧凑地打包到一个 key 中，大幅减少 key 数量和网络往返。
+
+### 6. Bitmap vs Set vs HyperLogLog 对比
 
 | 特性 | Bitmap | Set | HyperLogLog |
 |------|--------|-----|-------------|
@@ -163,7 +210,7 @@ Bitmap 的内存效率比 Hash 方案低约 **380 倍**，这就是为什么在
 > - 需要精确集合运算（交集、差集） -> **Set**
 > - 只需要统计基数（UV/PV），允许 0.81% 误差 -> **HyperLogLog**
 
-### 6. 签到系统流程
+### 7. 签到系统流程
 
 ```mermaid
 flowchart TD