为海量计数场景设计缓存体系

计数服务在互联网系统中非常常见，用户的关注粉丝数、帖子数、评论数等都需要进行计数存储。计数的存储格式也很简单，key 一般是用户 uid 或者帖子 id 加上后缀，value 一般是 8 字节的 long 型整数。

最常见的计数方案是采用缓存 + DB 的存储方案。当计数变更时，先变更计数 DB，计数加 1，然后再变更计数缓存，修改计数存储的 Memcached 或 Redis。这种方案比较通用且成熟，但在高并发访问场景，支持不够友好。在互联网社交系统中，有些业务的计数变更特别频繁，比如微博 feed 的阅读数，计数的变更次数和访问次数相当，每秒十万到百万级以上的更新量，如果用 DB 存储，会给 DB 带来巨大的压力，DB 就会成为整个计数服务的瓶颈所在。即便采用聚合延迟更新 DB 的方案，由于总量特别大，同时请求均衡分散在大量不同的业务端，巨大的写压力仍然是 DB 的不可承受之重。因此这种方案只适合中小规模的计数服务使用。