关于Bitmap的算法我在这里就不写了，这里主要提供一个持久化存储的思想。BitSet实现了Bitmap，BitSet还有很多方法可以查阅API。
// 创建BitSet对象 BitSet bitSet = new BitSet(10000000); // 将BitSet对象转换为long或byte类型的数组 //就可以将数组存储在Hbase、MongoDB等数据库， long[] longs = bitSet.toLongArray(); byte[] bytes = bitSet.toByteArray();//用的时候再将数据读出来转换为BitSet对象 BitSet bitSet1 = BitSet.valueOf(longs); BitSet bitSet2 = BitSet.valueOf(bytes);
RoaringBitmapRoaringBitmap适合存储稀疏的数据，是对BitMap算法的优化，RoaringBitmap持久化存储思想一样，代码如下：
RoaringBitmap rbm = new RoaringBitmap();// 序列化为byte数组，就可以保存到数据库了byte[] array = new byte[rbm.serializedSizeInBytes()];rbm.serialize(ByteBuffer.wrap(array));// 使用的时候在反序列化RoaringBitmap rbm2= new RoaringBitmap(); rbm2.deserialize(ByteBuffer.wrap(array));
注意：如果要将序列化的byte数组转换为字符串，需要指定编码，否则结果会出现问题（反序列化结果会出现问题）。
org.roaringbitmap.InvalidRoaringFormat: I failed to find one of the right cookies、这个错误，也可以使用以下方法解决。
RoaringBitmap rbm = new RoaringBitmap();// 序列化为byte数组，就可以保存到数据库了byte[] array = new byte[rbm.serializedSizeInBytes()];rbm.serialize(ByteBuffer.wrap(array));//将byte数组转换为字符串 ，字符串就可以通过网络传输了String str = new String(array,StandardCharsets.ISO_8859_1);//将字符串转换为byte数组 byte[] array1 = str.getBytes(StandardCharsets.ISO_8859_1); // 使用的时候在反序列化RoaringBitmap rbm2= new RoaringBitmap(); rbm2.deserialize(ByteBuffer.wrap(array1));
EWAHCompressedBitmap如果对连续的数据进行排序或存储连续的数据可以使用EWAHCompressedBitmap，这是Google开发的，只要是连续的数据特别特别节省空间。如存1～20亿应该还不到1M。
**注意：**数据小编是存在Hbase上，大家可以根据数据量选择存储系统。使用Hbase存单个较大的BitMap还有一个坑，可以参考博客：
解决Hbase一个cell存储超10M的异常：https://blog.csdn.net/z1987865446/article/details/118771268