最近因为个人网站的文章浏览量计数在Chrome浏览器下有BUG，所以打算重新实现这个功能。

原本的实现很简单，每次点击文章详情页的时候，前端会发送一个GET请求articles/id获取一篇文章详情。这个时候，会把这篇文章的浏览量+1，再存进数据库里。

这个实现原本可以实现这个功能，但是后来我才发现，我犯了一个很致命的错误：在GET请求的业务逻辑里进行了数据的写操作！

原则来讲，GET请求应该具有幂等性，即短时间内同时两个一模一样的GET请求，返回的结果也应该是一样的。而我原本的实现就破坏了GET请求的幂等性。

恰好，在Chrome浏览器里，我的文章详情页会发送两次GET请求。这疑似Chrome浏览器和nuxt服务端渲染之间的一个BUG，目前还没有定位到具体原因。

但无论如何，后端应该是可以避免这样的BUG，即使某用户短时间内请求两次或者多次，也应该只增加一次浏览量计数。

由于最近在学习高并发方面的知识，所以这里也考虑一下，如果一个高并发的文章浏览量计数系统，应该如何设计？

先来理一下需求。

需求

用户可以是匿名的，不需要登录
每当一个用户点击了一个文章的详情页面，这个文章的浏览量应该+1
用户应该能立即看到自己点击文章后浏览量+1的反馈
浏览量这个数据存在Mysql和ElasticSearch里面，要最终一致(不要求强一致)
作者可能在后台编辑文章，然后保存文章。如果在这期间有浏览量的增加，保存文章的时候不应该覆盖掉这段时间的浏览量增量。
应该在服务端对用户的请求去重，防止用户不断刷新或者使用爬虫不断请求某个API（建议通过IP）
要过滤掉百度和谷歌的爬虫请求（根据User-Agent头判断，可以先不做）
要高性能地实现“查看浏览最多文章列表”的功能。
尽可能优化性能，满足多个用户的高并发需求。

设计思路

如果要满足高并发，那首先考虑用异步和缓存。所以考虑使用多线程加Redis的解决方案。

请求流程：

用户点击某篇文章详情页
前端发送一个PUT请求/articles/{id:\\d+}/view。
后端使用线程池执行一个异步任务，立即返回给前端200响应。
前端得到200响应后，立即把当前文章的浏览量+1，满足需求3。

后端主要逻辑：

后端的主要思路是暂时把增加的浏览量（假设某篇文章为n）放进Redis里，然后每隔一段时间刷新到Mysql数据库和ElasticSearch存储里，让这篇文章的浏览量在现有的基础上加n，然后把Redis这篇文章的浏览量清零。

后端首先判断redis里时候有没有当前ip对这篇文章的浏览记录，这个key为：isViewd:articleId:ip。如果有，就说明之前浏览过，就什么也不做，直接返回。如果没有，就加上这个key。时间可以设置为1小时过期，防止占用过多内存。这里使用Redis的string类型。
如果第5步的结果是没有，那就在Redis里给这篇文章的浏览量+1。Redis的这个支持原子操作，所以不用担心并发问题。key为viewCount:articleId，value为缓存的浏览量。完成后当前线程任务就结束了。这里使用Redis的string类型。这些key应该没有过期时间。
弄一个定时任务，比如每5分钟，去Redis里拿缓存的浏览量，拿到后就更新到数据库和ElasticSearch里，并把Redis的数据清零。为了防止并发带来的问题，这里应该是拿到m，就在Redis里减去m，而不是直接设置为0。
为了节约内存，应该删除不必要的key，按照业务逻辑来看，如果一篇文章长时间没有人浏览，可能这篇文章比较“旧”了，我们可以考虑删除它在Redis里面的key。所以我们可以在第6步，每次在Redis里进行浏览量+1操作时，记录下一个时间戳。所以Redis可以使用hash类型，一个字段存最后操作时间，一个字段存浏览量。而在第7步里，我们可以顺便删除掉最后操作时间小于十天前的key。
保存更新文章的时候，应该只更新其它字段，而不更新浏览量这个字段。或者执行一遍第7步的逻辑。由于Redis加减操作的原子性，这里不用担心并发问题。如果当前线程把一篇文章的浏览量在Redis里减了m，那定时任务线程应该得到的是减了m之后的结果，所以数据会是一致的。
关于需求8，在并发量不算特别大的时候，我们还是去取数据库里面的数据，根据数据库里面的浏览量来排序，只是可以在应用里面给它加一个缓存，缓存时间应该与第7步定时任务一致，这里设置为5分钟。

如果并发量特别大，可以考虑不把浏览量存在数据库里，而仅存在Redis里，这样可以得到近乎实时的浏览量存储，而且需求8排序也是实时的（使用zset)，但这样可能会耗费大量的内存资源。

后记

虽然最后权衡了并发量和复杂性，我的个人网站的文章浏览逻辑并没有完全按照上述设计思路来做，但上述思路是我对一个高并发文章浏览量计数系统设计的思考，以后如果有机会可以写一个开源的版本。

可能实现起来会更复杂，根据并发量的不同，代码也会有一些差别，以上思路仅供参考。