高并发文章浏览量计数系统设计

在面试中，架构设计问题是常见的考察点之一。其中，针对高并发场景下的系统设计问题尤为重要，本文将通过一个生动通顺的方式，结合实际案例，为您详细介绍如何设计一个高并发文章浏览量计数系统。

步骤一：需求分析

首先，我们需要明确系统的需求。在一个典型的文章浏览量计数系统中，我们需要实现以下功能：

记录每篇文章的浏览量。
支持高并发的访问，保证系统的稳定性和性能。
防止并发访问导致数据不一致的情况发生。

步骤二：系统设计

数据存储

为了支持高并发的访问，我们可以选择使用分布式内存数据库或者缓存来存储文章的浏览量数据。常见的选择包括Redis、Memcached等。

计数器设计

我们可以使用两种方式来设计浏览量计数器：

内存计数器：将文章的浏览量存储在内存中，定期将数据持久化到数据库中。
基于缓存的计数器：使用缓存来存储文章的浏览量，定期将数据同步到数据库中。

并发控制

为了防止并发访问导致数据不一致，我们可以使用分布式锁来控制并发访问。在高并发场景下，可以考虑使用ZooKeeper或者Redis的分布式锁来实现并发控制。

步骤三：实际案例

让我们以一个实际的案例来说明上述设计的实现方式。假设我们有一个新闻网站，每篇文章都有一个独立的页面，并且需要记录文章的浏览量。我们可以按照以下步骤来设计系统：

代码示例

public class ArticleViewCounter {
    private static final String ARTICLE_VIEW_KEY_PREFIX = "article_view:";
    private static final int EXPIRE_TIME = 3600; // 缓存过期时间，单位：秒

    private RedisClient redisClient; // 假设我们使用Redis作为缓存

    public void increaseArticleViewCount(String articleId) {
        String key = ARTICLE_VIEW_KEY_PREFIX + articleId;
        redisClient.incr(key);
        redisClient.expire(key, EXPIRE_TIME);
    }

    public int getArticleViewCount(String articleId) {
        String key = ARTICLE_VIEW_KEY_PREFIX + articleId;
        String count = redisClient.get(key);
        return count != null ? Integer.parseInt(count) : 0;
    }
}

在上面的代码示例中，我们使用Redis作为缓存，通过increaseArticleViewCount方法来增加文章的浏览量，通过getArticleViewCount方法来获取文章的浏览量。同时，我们使用了缓存的过期时间来定期将数据同步到数据库中，以保证数据的一致性。

再举一个实际应用的案例

在实际应用中，我们可以将上述设计应用于新闻网站的文章浏览量计数系统中。当用户访问一篇文章时，系统会调用increaseArticleViewCount方法来增加文章的浏览量，并在页面展示时调用getArticleViewCount方法来获取文章的浏览量。同时，我们可以使用分布式锁来控制并发访问，以保证数据的一致性和系统的稳定性。

在面试中，我们可以根据实际情况灵活应用这些设计思路，展示出对高并发系统设计的理解和实践能力。