从SpringBoot构建十万博文聊聊高并发文章浏览量设计

  在经历了,缓存、限流、布隆穿透等等一系列加强功能,十万博客基本算是成型,网站上线以后也加入了百度统计来见证十万+ 的整个过程。
  
  但是百度统计并不能对每篇博文进行详细的浏览量统计,如果做一些热点博文排行、48小时排行之类统计,还需要引入浏览量统计功能。
  
  设计
  
  通常情况下,我们只需要每次请求浏览量+1,但是这样真的好吗?或者更直白的讲,真实浏览数准确吗?
  
  UPDATE blog SET views = views+1 WHERE id=?
  
  参考了多个社区博客的设计,因为并不十分清楚其后端实现过程,只能从前端得出以下结论。
  
  慕课网手记:无论是用户登录模式还是用户状态,每次刷新页面浏览数都会 +1。
  
  51CTO博客:无论是用户登录模式还是用户状态,每次刷新页面浏览数都会 +1。
  
  简书:用户登录模式下,无论如何刷新浏览数都不会新增,但是游客状态下每次刷新浏览数都会+1。
  
  博客园:无论是用户登录模式还是用户状态,每次刷新页面浏览数都不变,即使隔天访问,也不变,没细测。
  
  微信公众号:只能是用户登录状态,每次刷新浏览数基本不变,有时候会出现由多变少的情况,不知道大家有没有发现。
  
  CSDN博客:无论是用户登录模式还是用户状态,每次刷新页面浏览数都不变,但是隔天访问,浏览数会+1,没细测。
  
  基于以上社区的数据,直接 Pass 掉前两位,总结了以下几种方案,都是基于缓存标识实现。
  
  如果游客或者登录用户访问,按照 IP + 文章 ID 维度增加浏览数,那局域网中怎么算?
  
  如果是游客访问,按照 IP + 浏览器SessionId + 文章 ID 维度增加浏览数,可能解决局域网问题,那么关闭浏览器,重新打开又怎么算?
  
  如果是登录用户,用户ID + 文章 ID 维度增加浏览数,那么游客在登录后算不算一个浏览数,或者是用户换个 IP 登录算不算 ?
  
  所以说,怎么算都不准确,浏览数本身就是一个不需要太精确的功能,不要想太多,直接使用 IP + 文章ID 维度即可。
  
  方案
  
  方案一
  
  得到 GET 请求,在限流之后,缓存之前,判断缓存中是否存在 IP+ 文章ID是否存在 Key。
  
  如果存在,说明之前浏览过,就什么也不做。如果没有,就加上这个 Key,根据业务设置缓存失效时间,然后更新数据库浏览量+1,下面是代码实现:
  
  //获取 Key
  
  String key = IPUtils.getIpAddr()+":blog:"+id;
  
  //判断是否存在
  
  boolean flag =  redisUtil.hasKey(key);
  
  if(!flag){
  
  //设置缓存标识并更新数据库
  
  redisUtil.set(key,"true",36000);
  
  String nativeSql = "UPDATE blog SET views = views+1 WHERE id=?";
  
  dynamicQuery.nativeExecuteUpdate(nativeSql,new Object[]{id});
  
  }
  
  方案二
  
  这样基本能保证真实的博文浏览量,你以为就这么结束了吗?我们做的可是一个高并发的博客,直接落库,显得不是逼格太 Low 了!
  
  为了进一步提升性能力,来做下一步优化,判断不存在之后,先不急于更新数据库,先在 Redis 里给这篇文章的浏览量+1,Key 为 viewCount:articleId,value 为缓存的浏览量。然后设置一个定时任务,定时更新 Redis 缓存数据到数据库。
  
  这样,是不是逼格一下子提升了好几个档次!!!下面来介绍一款更有逼格的第三方计数工具。
  
  方案三
  
  一款高并发计数神器 Redis HyperLogLog,她是用来做基数统计的算法,优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。
  
  在 Redis 里面,每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。
  
  什么是基数?比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}, 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为5。
  
  为了校验准确性,博主特意测试了一下,分别测试了,20000 和 100000 的数据量,基本上用了 12KB。
  
  在测试之前 info 查询一下:
  
  used_memory_human:910.14K
  
  测试之后,可以说基本差不多:
  
  used_memory_human:922.27K
  
  下面我们通过代码来实现,引入 redis starter:
  
  
  
  org.springframework.boot
  
  spring-boot-starter-data-redis
  
  

  
  这里,我们只需要两个API即可:
  
  /**
  
  * 计数
  
  * @param key
  
  * @param value
  
  */
  
  public void add(String key, www.haojiangyule.com Object... value) {
  
  redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(key,valu);
  
  }
  
  /**
  
  * 获取总数
  
  * @param key
  
  */
  
  public Long size(String key) {
  
  return redisTemplate.opsForHyperLogLog(www.yacuangpt.com).size(key);
  
  }
  
  然后写个AOP:
  
  @Around("ServiceAspect()")
  
  public  Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) {
  
  Object[] object = joinPoint.getArgs();
  
  Object blogId = object[0];
  
  Object obj = null;
  
  try {
  
  String value = IPUtils.getIpAddr(www.dongfangyuld.com);
  
  String key =www.boyunylpt1.com "viewCount:" + blogId;
  
  // key 为 文章ID,Value 为请求IP地址
  
  redisUtil.add(key,value);
  
  obj = joinPoint.proceed();
  
  } catch (Throwable e) {
  
  e.printStackTrace();
  
  }
  
  return obj;
  
  }
  
  博文请求:
  
  /**
  
  * 博文
  
  */
  
  @RequestMapping("{id}.shtml")
  
  public String page(@PathVariable("id") Long id, ModelMap model) {
  
  try{
  
  Blog blog = blogService.getById(id);
  
  String key = "viewCount:"+id;
  
  Long views = redisUtil.size(www.jujinyulee.com);
  
  //直接从缓存中获取并与之前的数量相加
  
  blog.setViews(views+blog.getViews());
  
  model.addAttribute(www.gouyiflb.cn"blog",blog);
  
  } catch (Throwable e) {
  
  return  "error/404";
  
  }
  
  return  "article";
  
  }
  
  业务代码:
  
  /**
  
  * 执行顺序
  
  * 1)限流
  
  * 2)布隆
  
  * 3)计数
  
  * 4) 缓存
  
  * @param id
  
  * @return
  
  */
  
  @Override
  
  @ServiceLimit(limitType= ServiceLimit.LimitType.IP)
  
  @BloomLimit
  
  @HyperLogLimit
  
  @Cacheable(cacheNames ="blog")
  
  public Blog getById(Long id) {
  
  String nativeSql =www.jintianxuesha.com "SELECT * FROM blog WHERE id=?";
  
  return dynamicQuery.nativeQuerySingleResult(Blog.class,nativeSql,new Object[]{id});
  
  }
  
  最后,写个定时任务,夜间入库:
  
  @Scheduled(cron  www.xingtuylgw.com= "0 30 23 * * ?")
  
  public void createHyperLog() {
  
  logger.info("计数落库开始");
  
  String nativeSql = "SELECT id FROM blog";
  
  List list = dynamicQuery.query(nativeSql,new Object[]{});
  
  list.forEach(blogId ->{
  
  String key  = "viewCount:"+blogId;
  
  Long views = redisUtil.size(key);
  
  if(views>0){
  
  String updateSql www.kunlunyulegw.com= "UPDATE blog SET views=views+? WHERE id=?";
  
  dynamicQuery.nativeExecuteUpdate(updateSql,new Object[]{views,blogId});
  
  redisUtil.del(key);
  
  }
  
  });
  
  logger.info("计数落库结束");
  
  }
  
  小结
  
  撸完计数功能,作为一个个人博客基本上差不多了已经,前后端框架、连接池、限流、缓存、计数、动静分离,HTTPS安全认证、百度收录等等,后面会追加后台管理,模板、插件等等一系列功能,有兴趣的小伙伴可以一起参与进来啊啊啊啊啊啊......

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