大家好，我是小米！今天我们来聊一聊关于海量计数的统计系统，这可是阿里巴巴面试中经常会遇到的一个热门话题哦！
在互联网时代，数据无处不在，而对于大型互联网平台来说，处理海量计数数据可谓是一项挑战。那么，面对不同规模的计数服务，我们该如何设计高效的统计系统呢？让我们一起来看看吧！
中小规模的计数服务（万级）
针对中小规模的计数服务（万级），我们通常采用缓存 + 数据库（DB）的存储方案来实现。在这种方案中，我们首先会将计数数据存储在数据库中，同时使用缓存服务（如Memcached或Redis）来提高读写效率。
具体来说，当计数发生变更时，我们会首先更新计数数据库，将计数值加1，并确保数据库中的数据与最新的计数状态同步。 接着，我们再更新计数缓存，这样可以在保证数据实时性的同时，也能够提高系统的读写效率。
这种方案的优势在于简单易行，且通用性较强。 但是，在高并发访问场景下，这种方案可能存在一些不足之处。特别是在互联网社交系统等业务中，一些计数变更非常频繁的业务，比如微博 feed 的阅读数，每秒可能会有数十万到百万次的计数更新操作。
如果仅仅依赖数据库存储，会给数据库带来巨大的压力，甚至成为整个计数服务的瓶颈。 即使采用聚合延迟更新数据库的方式，由于总量庞大，同时请求分散在大量不同的业务端，数据库仍然难以承受巨大的写入压力。
大型互联网场景（百万级）
在大型互联网场景中，处理百万级甚至更高级别的计数服务需求是一项非常关键的任务。在这个信息爆炸的时代，每秒钟都有大量的数据产生和流动，而对这些数据进行统计和计数是衡量一个平台活跃度和影响力的重要指标之一。因此，如何高效、准确地处理海量的计数数据成为了互联网企业面临的一项重大挑战。
针对这一挑战，直接将计数数据存储在 Redis 中是一种被广泛采用且高效的解决方案。 Redis 是一个开源的高性能 key-value 存储系统，具有快速、稳定、可靠等特点，非常适合用来存储海量计数数据。据统计数据显示，在实际的应用场景中，通过使用 Redis 集群，可以将计数服务在 Redis 集群的写入性能提升至每秒数十万次甚至更高水平。
为了进一步提升计数服务的性能和可靠性，我们可以采用一系列优化策略。 首先，通过哈希分拆的方式，我们能够将计数数据分散存储在 Redis 集群的不同节点上，从而充分利用 Redis 集群的写入性能。其次，通过主从复制的方式进行数据备份，可以提高系统的容错性和可用性。此外，利用读写分离的技术，我们可以将读请求分发到不同的从节点上，从而进一步提升计数服务的读取性能。
然而，尽管 Redis 在性能和可靠性方面表现出色，但在海量计数数据存储方面仍然存在一些挑战。 以存储一个 key 为 long 型 id、value 为 4 字节的计数为例，据实际统计数据显示，Redis 至少需要 65 个字节左右，而实际计数只需要占用 12 个字节即可。这意味着，内存有效负荷仅为原始数据的约 18.5%。特别是在需要存储多个不同类型的计数时，内存利用率进一步降低。
此外，考虑到业务的可用性和容错性，通常会采用主从复制的方式进行数据备份。 根据实际统计数据，以历史千亿级记录为例，单份数据拷贝需要超过 10TB 的存储空间。在采用主 1 从 3 的部署模式时，需要超过 40TB 的内存存储容量。对于需要在多个 IDC 部署的场景，存储成本进一步增加，轻松占用上百 TB 内存。
微博、微信、抖音等亿级用户的场景
在像微博、微信、抖音等拥有亿级用户的大型互联网平台中，处理海量计数数据是一项复杂而关键的任务。面对如此庞大的用户群体和数据量，我们需要设计高效稳定的统计系统，以满足业务需求并保证系统的性能和可靠性。
针对亿级用户的场景，我们需要采取一系列高级技术手段来处理海量计数数据，下面就让我们来探讨一下具体的解决方案。
- 定制数据结构与紧凑存储： 针对海量计数数据，我们可以设计定制的数据结构，以实现更高的存储效率和计算效率。通过共享 key 的紧凑存储方式，我们可以有效地降低数据存储的空间消耗，并提升计数数据的读写效率。
- SSD硬盘存储与内存索引： 当计数数据超过一定阈值时，我们可以将部分数据保存到 SSD 硬盘上，而将索引存储在内存中。这样一来，我们既能够充分利用 SSD 硬盘的存储空间和成本优势，又能够保持索引的快速检索性能，从而实现更高效的数据存储和检索。
- 冷 key 数据管理： 对于不经常访问的冷 key 数据，我们可以采取一些策略来进行管理。例如，我们可以将冷 key 数据存储在 SSD 硬盘中，并通过 LRU（Least Recently Used）队列来管理数据的访问顺序，以确保热点数据能够优先被加载到内存中，从而提升系统的性能和响应速度。
- 自定义主从复制与异步多线程复制： 针对海量的冷数据，我们可以采用自定义的主从复制方式来进行数据同步和备份。通过异步多线程复制，我们可以实现数据的高效、快速复制，并确保系统的高可用性和可扩展性。
- 持久化与数据安全： 最后但同样重要的是，我们需要关注数据的持久化和安全性。我们可以利用 Redis 等数据库的持久化机制，定期将内存中的数据持久化到磁盘上，以防止数据丢失。此外，我们还可以采用数据加密、访问控制等手段来保护数据的安全性，确保用户数据不会被泄露或篡改。
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综上所述，针对不同规模的计数服务，我们可以采取不同的统计系统方案。无论是中小规模的服务，还是百万级、亿级用户的大型互联网平台，都需要根据实际情况选择合适的技术方案，并不断优化和调整，以满足用户需求，保障系统的稳定性和可靠性。
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