一、BitMap的数据稀疏问题BitMap的问题在于，不管业务中实际的元素基数有多少，它占用的内存空间都恒定不变。如果BitMap中的位的取值范围是1到100亿之间，那么BitMap就会开辟出100亿Bit的存储空间。但是如果实际上值只有100个的话，100亿Bit的存储空间只有100Bit为1，其余全部为0，数据存储空间浪费严重，数据越稀疏，空间浪费越严重。二、RoaringBitMap介绍为了解决位图稀疏存储浪费空间的问题，出现了很多稀疏位图的压缩算法，RoaringBitmap就是其中的优秀代表。RoaringBitmap是高效压缩位图，简称RBMRBM的历史并不长，它于2016年由S.