Redis里头用点击数来算流量，这个思路其实挺有意思的，怎么快速统计啥的也能靠它帮忙

你提到的这个“Redis里头用点击数来算流量”的思路，其实是一个非常经典且实用的场景，这就像过去小卖部门口挂个黑板，每卖出一瓶汽水就用粉笔画一道，一天下来数数有多少道就知道卖了多少瓶，Redis在这里扮演的就是那个“超级黑板”的角色，只不过它更快、更强大，而且能同时记录无数种不同汽水的销量。

为啥不用数据库直接计数？

你可能会想,统计点击数，我在数据库里给文章表加个view_count字段，每次有人阅读就UPDATE一下这个数字，加个1，不就行了吗？理论上没错，但对于流量巨大的网站，这会是个灾难，想象一下，一篇爆款文章，一秒钟有上千人点击，数据库每次UPDATE操作都涉及到磁盘的读写（就算有缓存，高并发下也压力山大），这就像成千上万的人同时要在一张小小的纸上画“正”字，不仅纸容易划烂，大家还会挤得水泄不通，系统很快就卡死了。

而Redis的优势就在于,它的数据主要放在内存里，读写速度极快，能达到微秒级别，更重要的是，它提供了专门的命令来处理这种“计数”场景，非常高效。

Redis是怎么当这个“超级黑板”的？

核心就是用Redis的INCR命令，这个命令是原子性的，意思是说，就算有一万个请求同时让一个数字加1，Redis也会排好队，一个一个来加，最终的结果绝对是准确的一万，不会出现少加或者多加的混乱情况。

具体操作简单得惊人：

1. 给每篇文章设一个唯一的键,article:view:12345，其中12345是文章ID。
2. 每次有用户点击,就执行一句 INCR article:view:12345。
3. Redis会立刻返回增加后的最新数值。

就这么简单,点击数就统计上去了，这个过程非常快，对服务器基本没啥压力。

光统计总数就够了吗？当然不止，快速统计的妙用在这里

如果只是记录一个总点击数,那确实有点大材小用，Redis真正厉害的地方在于，它能基于这个简单的“画道道”逻辑，玩出很多花样，实现你提到的“快速统计”。

1. 实时排行榜： 比如搞个“今日热文排行榜”，我们可以每天生成一个新的键，article:view:20240530（用日期区分），然后使用ZINCRBY命令（有序集合的增加分数命令），每次点击不仅给文章加分，还能自动根据分数排序，你想看排行榜前十名？用ZREVRANGE命令一下就能拉出来，速度快到飞起，这比用数据库GROUP BY、ORDER BY再LIMIT要高效无数倍。

2. 按时间维度统计： 这是最常用的功能之一，我们不仅想知道总点击量，还想知道每小时、每天、每周的点击量怎么办？我们可以设计不同的键：

   • article:view:12345:20240530 - 记录文章12345在5月30日这天的总点击量。
   • article:view:12345:2024053014 - 记录文章12345在5月30日14点这个小时的总点击量。 这样，当需要查询某篇文章在特定时间段的流量时，直接读取对应的键值就行了，依然是毫秒级的响应，到了下一天，自动用新的日期键开始计数，互不干扰。

3. 防止刷量（限流）： 这个思路反过来用，可以有效地防止恶意攻击或者刷票，我们想限制同一个IP地址一分钟内只能请求60次，我们可以设置一个键 limit:ip:192.168.1.1，每次这个IP访问就INCR一下，同时给这个键设置一个60秒的过期时间（用EXPIRE命令），在一分钟内，如果这个键的值超过了60，就拒绝服务，一分钟过后，键自动消失，重新开始计数，这叫“滑动窗口限流”，用Redis实现起来非常轻巧。

4. UV统计（独立访客）： 点击数是PV（页面浏览量），同一个用户可能点好多次，如果想统计UV（独立访客数），也就是有多少个不同的人看过，可以用Redis的SET集合，把用户的唯一标识（比如用户ID或脱敏后的IP）SADD到像 article:uv:12345 这样的集合里，因为集合元素是唯一的，重复添加也没关系，最后用SCARD命令一看，就知道总共有多少独立访客了，如果数据量巨大，还可以用更节省空间的HyperLogLog数据结构，虽然有一点点误差，但存储空间能节约90%以上，非常适合大数据量的近似统计。

总结一下

所以你看,用Redis来统计流量和计数，其核心思路就是“化繁为简”，它把那些对数据库来说很沉重的、频繁的写操作，转换成对内存的、简单的数字递增或集合操作，通过灵活设计键的名称，可以轻松实现多维度的统计（如按时间、按对象），正是这种简单、直接、高效的特点，让Redis成为了处理高并发实时统计任务的“神兵利器”，它可能不负责最终数据的永久存储（通常我们会定时把Redis里的统计数据持久化到数据库中），但在流量洪峰来临时，它绝对是顶在最前面、确保系统顺畅运行的那个关键角色。