文章、博客、商品的点击量功能的高负载实现

文章、博客、商品等功能经常需要一个字段统计用户的点击量（访问量），该字段通常需要持久化到数据库中，但数据库是不适合直接应对用户操作，这种场量如何实现高负载？

主流的系统高负载解决方案，通常把数据同步到分布式的ES，多节点的 Redis 集群中。但点击量这个字段，需要在页面中实时展示，用户刷新页面时，需要直观的看到点击量的变化。

我们首先能想到的，是将点击量直接存入Redis，展示页面时从Redis实时读取，并实时累加，

键名格式：article : [id] : hits

键值格式：点击量

这样设计仅为满足点击量功能问题不大，俚进一步的需求来了：热门文章，热门商品等功能，需要跟据点击量进行排序，或者聚合更多字段进行查询。因此，点击量还是是需要更新到数据库和ES中的。但又不能实时更新，因此可以在 redis 存储点击量时，增加一个计数器，当计数器未到达临界值时，仅累加Redis，不写入数据库，当计数器到达临界值时，写入数据库，计数器归0

键名格式：article : [id] : hits（示例值：article:10:hits）

键值格式：点击量,计数器（示例值：123,10，表示当前点击量为123，计数器为10）

下次访问后，示例值变为：124,11，表示当前点击量为124,11，计数器为11。

当计数器值到达 1000 时（示例值为：1113,1000），计数据归 0 （1113,0），将 1113 更新到数据库并触发ES更新

流程图如下：

另外，还可以进一步简化设计，不设置计数器，用点击量取模临界值（点击量 % 临界值 === 0），余数为0时更新数据库。