分布式计数器系统设计全解析。

分布式计数器系统设计

分布式计数器系统用于在分布式环境中高效、准确地处理计数请求，常见于高并发场景如社交媒体点赞、页面访问统计等。系统需要解决的主要问题包括高并发、低延迟、数据一致性以及容错能力。

系统架构

分布式计数器系统通常采用分层架构，包含客户端、负载均衡层、应用服务层、存储层和监控层。客户端发送计数请求，负载均衡层将请求分发到多个应用服务节点，应用服务层处理计数逻辑，存储层持久化数据，监控层实时跟踪系统状态。

数据一致性模型

分布式计数器系统可以采用强一致性或最终一致性模型。强一致性确保所有节点在同一时间看到相同的数据，但可能影响性能。最终一致性允许短暂的数据不一致，但最终所有节点会达到一致状态，适合对实时性要求不高的场景。

存储方案选择

存储层可以选择关系型数据库、NoSQL数据库或分布式缓存。关系型数据库如MySQL适合强一致性场景，NoSQL数据库如Redis适合高并发低延迟场景，分布式缓存如Memcached适合临时计数需求。

# Redis 计数器示例
import redis

r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

def increment_counter(key):
    return r.incr(key)

def get_counter(key):
    return r.get(key)

分片策略

为了应对高并发，计数器数据需要进行分片存储。分片策略可以基于键的哈希值或范围分片。哈希分片确保数据均匀分布，范围分片便于范围查询。分片策略的选择需要根据业务需求和数据访问模式决定。

// 分片示例
public class ShardedCounter {
    private Map<Integer, AtomicLong> shards = new HashMap<>();

    public ShardedCounter(int shardCount) {
        for (int i = 0; i < sh