修复 bitcount 命令的链接

string/bitcount.rst

@@ -45,24 +45,24 @@ BITCOUNT
 
 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 :ref:`SETBIT` 和 `BITCOUNT` 来实现。
+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 :ref:`SETBIT` 和 :ref:`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 :ref:`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。
+当要计算 peter 总共以来的上线次数时，就使用 :ref:`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(墙外) `Fast, easy, realtime metrics using Redis bitmaps <http://blog.getspool.com/2011/11/29/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 :ref:`GET` 和 :ref:`INCR` 这种 O(1) 复杂度的操作一样快。
+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， :ref:`BITCOUNT` 的处理速度就像 :ref:`GET` 和 :ref:`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：
 
 1. 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。
 
-2. 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)。
+2. 使用 :ref:`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)。