随机来一个

@waibunleung

单个视频的访问量用两个 key 来存储，过期时间设置成两个周期，也就是 20 分钟
写入时，每次都对当前周期内的 key 写入
读取时，读取上个周期的后半部分和这个周期的前半部分

如：
现在是 10:56，则目前数据库中的 key 有两个，v:${id}:cnt:bit:1040 （过期时间还有 4 分钟） 和 v:${id}:cnt:bit:1050 （过期时间还有 14 分钟），1040 代表 10:4X 周期内的计数，10:50 代表 10:5X 周期内的计数

若 10:56 新增 10 个，则对 v:${id}:cnt:bit:1050 内第 6 个域 incr 10 即可
若读取最近 10min 的访问量，则取前一个 key 的后 3 个域（ 10:47 、10:48 、10:49 ）和当前 key 的前 7 个域（ 10:50 ~ 10:56 ），然后求和

这样的话就避免了你提到的问题，但增加了一倍的存储（两个 key ）

再复杂一点的方案，单 key 中前 N 位用 1 个单独的域，记录上次写入时间，每次写入前，根据当前时间和上次写入时间判断是否要重置之前的某个 /某些域，然后再进行写入+（重置）的操作。这样的话，存储能降到一个 key，但写入时多了一次操作，时间换空间了，适用于 写少读多的场景，所以最好是聚合写

遇到过类似的问题，说下解决的方法

假设我们需要存储视频近 10 分钟内的访问量

存储方面，我们可以把 10 分钟，分割成 10 个 1 分钟，使用 Redis 的 bitmap 来存储这 10 个量

在命令方面，redis 的 BITFIELD 命令可以对 bitmap 的多个域同时操作，对每个域支持 GET 、SET 、INCRBY 子命令，可以满足需求

如图：



我们把 bitmap 分割成 10 个域，每个域代表 1 分钟的访问量，那么每次获取某个视频的访问量时，可以取到这 10 个域的值求和即可

假设每分钟视频的访问量的上限是 255 （ 2^8，这里是为了控制溢出，值可以无限大小，只要是 2 的正整数倍即可）


新增访问量时，只需计算应该往哪个 /哪些域（ offset ）里增加就可以了，如 22:13 的视频 123456 的访问量新增 17，根据时间计算 offset 为 3，命令：

`BITFIELD v:123456:cnt:bit OVERFLOW SAT INCRBY u8 0 17

这条命令返回对 offset 为 0 的域进行了+17 的操作，u8 表示按照 10 个 bit 分域，上限 255，0 标识 offset，即第 0 分钟，`OVERFLOW SAT`表示如果 incr 后的结果超过上限（这里是 2^8 ），那么结果保持在最大值 255 （ 8 位全 1 ）



获取视频 123456 近 10 分钟的访问量，命令：

`BITFIELD v:123456:cnt:bit GET u8 GET u8 1 GET u8 2 GET u83 GET u8 4 GET u8 5 GET u8 6 GET u8 7 GET u8 8 GET u8 9`

这条命令会返回每个域（即每分钟）的值，求和后即为近 10 分钟的累计访问量

BITFIELD 的每个子命令的复杂度是 O(1)的，如果访问 /操作 N 个视频的近 10 分钟的访问量，也就是操作 N 次 Redis 即可



方案的优点

1. 省空间，bitmap 占用空间很小
2. 支持批量，BITFIELD 的子命令可以多个同时操作

缺点：

1. 不是严格的滑动窗口，有一定的精度损失

这个可以通过拆细粒度来解决，如 10 秒（甚至 1 秒）一个域，相应地，这样会增加一定的存储

2. 设计时需要考虑单个单位时间内的上限，超过上限时，统计不准，因为我们在溢出控制时使用了饱和算法（ SAT ）

这个可以在设计初期尽量预留一个保险的值，当然了，越大的话，存储也会越大

3. 对于读写分离的场景（即读从写主），BITFIELD 被 Redis 标识为写命令，所以所有的 BITFIELD 都会在主节点上执行

这个问题我们遇到了，但没有造成很高的负载，所以没有处理；不过阿里云有篇文章可以参考： https://developer.aliyun.com/article/757841

联系方式？
另外，只考虑广州吗，其它城市看不看，比如北京

@tuine 发的是 256G 的

打算多少收啊，我问问

为何我的 Gboard 自从升级了某个版本的 iOS 后就一直不能用了，一切换到 Gboard 就一顿噼里啪啦然后切回了默认的英文输入法😂😂

记得有 Google 拼音输入法

ES 检索拿到 item id，再用 item id 去取 item profile

最近在看《急火攻芯》

校友路过，可帮忙推数据分析或 Java 岗，小厂，坐标北京