统计字符串被设置为1的bit数.
一般情况下，给定的整个字符串都会被进行计数，通过指定额外的 start 或 end 参数，可以让计数只在特定的位上进行。
start 和 end 参数的设置和 GETRANGE 命令类似，都可以使用负数值：比如 -1 表示最后一个位，而 -2 表示倒数第二个位，以此类推。
不存在的 key 被当成是空字符串来处理，因此对一个不存在的 key 进行 BITCOUNT 操作，结果为 0 。
返回值
Integer reply
被设置为 1 的位的数量。
例子
redis> SET mykey "foobar"
OK
redis> BITCOUNT mykey
(integer) 26
redis> BITCOUNT mykey 0 0
(integer) 4
redis> BITCOUNT mykey 1 1
(integer) 6
redis>
模式：使用 bitmap 实现用户上线次数统计
Bitmap 对于一些特定类型的计算非常有效。
假设现在我们希望记录自己网站上的用户的上线频率，比如说，计算用户 A 上线了多少天，用户 B 上线了多少天，诸如此类，以此作为数据，从而决定让哪些用户参加 beta 测试等活动 —— 这个模式可以使用 SETBIT 和 BITCOUNT 来实现。
比如说，每当用户在某一天上线的时候，我们就使用 SETBIT ，以用户名作为 key ，将那天所代表的网站的上线日作为 offset 参数，并将这个 offset 上的为设置为 1 。
举个例子，如果今天是网站上线的第 100 天，而用户 peter 在今天阅览过网站，那么执行命令 SETBIT peter 100 1 ；如果明天 peter 也继续阅览网站，那么执行命令 SETBIT peter 101 1 ，以此类推。
当要计算 peter 总共以来的上线次数时，就使用 BITCOUNT 命令：执行 BITCOUNT peter ，得出的结果就是 peter 上线的总天数。
更详细的实现可以参考博文 Fast, easy, realtime metrics using Redis bitmaps
性能
前面的上线次数统计例子，即使运行 10 年，占用的空间也只是每个用户 10*365 比特位(bit)，也即是每个用户 456 字节。对于这种大小的数据来说， BITCOUNT的处理速度就像 GET 和 INCR 这种 O(1) 复杂度的操作一样快。
如果你的 bitmap 数据非常大，那么可以考虑使用以下两种方法：
- 将一个大的 bitmap 分散到不同的 key 中，作为小的 bitmap 来处理。使用 Lua 脚本可以很方便地完成这一工作。
- 使用
BITCOUNT的 start 和 end 参数，每次只对所需的部分位进行计算，将位的累积工作(accumulating)放到客户端进行，并且对结果进行缓存 (caching)。
