Redis统计|点击人数追踪 利用Redis高效实现网站访问量与用户点击数据实时统计

🚀 用Redis玩转点击统计：实时追踪谁在偷偷刷你的网站

场景再现：
凌晨3点，你的电商网站突然流量暴涨，老板连环call问你："是不是被羊毛党盯上了？现在到底有多少活人在抢券？"——这时候如果还在查数据库日志，恐怕只能回复老板"等我明天上班导出Excel..." 😅

别慌！今天教你用Redis这把"瑞士军刀"，5分钟搭建毫秒级响应的点击统计系统，让数据像股票行情一样实时跳动！

🔍 为什么选Redis？

传统数据库做统计就像用卡车运快递——太重太慢，Redis作为内存数据库，三大绝活完美匹配统计场景：

1. 单线程10万QPS：来多少点击记多少，绝不漏单
2. 原子计数器：千人同时点击也能精准+1
3. 丰富数据结构：集合/哈希/位图随你花样统计

🛠️ 实战四件套（附代码片段）

基础点击量统计 - INCR大法

# 记录文章阅读量（文章ID=114514）
r = redis.Redis()
r.incr("article:114514:views")
# 获取当前阅读量
views = r.get("article:114514:views")
print(f"🔥 这篇文章被看了{views}次！")

适用场景：商品详情页PV统计、视频播放量

精准UV统计 - 集合去重

# 用用户ID去重（用户123访问了文章114514）
r.sadd("article:114514:uv", "user123") 
# 获取不重复访问人数
uv = r.scard("article:114514:uv")
print(f"👥 真实访问人数：{uv}人")

防作弊技巧：结合IP+UserAgent生成唯一标识更可靠

时段热榜 - 有序集合ZSET

# 记录每小时的点击（时间戳作为score）
r.zadd("hot_articles:hourly", {"114514": time.time()})
# 获取最近24小时TOP10
hot_articles = r.zrevrangebyscore("hot_articles:hourly", "+inf", time.time()-86400)
print("🏆 今日爆款文章：", hot_articles[:10])

实时监控大屏 - HyperLogLog

# 百万级UV统计只需12KB内存！
r.pfadd("homepage:daily_uv", "user123", "user456")
# 获取估算UV（误差仅0.81%）
estimated_uv = r.pfcount("homepage:daily_uv")
print("🌈 今日首页访问≈", estimated_uv)

💡 高阶技巧包

• 流量预警：设置expire自动清理旧数据
• 多维度统计：用哈希表存储{时间戳: 点击量}
• 防刷机制：INCR+EXPIRE实现分钟级限流

📊 性能对比（实测数据）

（测试环境：阿里云2核4G实例，2025年8月数据）

下次老板再问实时数据，你可以：

1. 优雅地打开手机
2. 展示Redis实时监控仪表盘
3. 淡定说："当前在线用户5842人，北京IP占比37%"

从此告别"导Excel工程师"称号，升职加薪指日可待！🎉

小贴士：记得定期用BGSAVE持久化数据,否则重启服务器会痛失百万数据哦~