答案：通过Redis缓存阅读量并定时同步至数据库，结合IP或Cookie去重及异步处理，实现高效稳定的博客文章阅读量统计。
在Java开发中实现博客文章阅读量统计，核心目标是准确记录每篇文章的访问次数，同时兼顾性能和数据一致性。直接每次访问都更新数据库会带来较大压力，因此需要结合缓存、异步处理等手段优化实现。
1. 基础数据表设计
首先确保数据库中有文章表，并包含阅读量字段：
CREATE TABLE article (id BIGINT PRIMARY KEY,
title VARCHAR(255),
content TEXT,
view_count INT DEFAULT 0,
created_time DATETIME
);
每次用户查看文章详情时，应触发阅读量增加逻辑，但不能简单地每次请求都同步写库。
2. 使用Redis缓存提升性能
用Redis暂存阅读量，避免频繁操作数据库。用户访问文章时，先通过接口增加Redis中的计数：
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- 使用
INCR命令对文章ID对应的key进行原子自增 - key可设计为：
article:views:{articleId} - 定期将Redis中的数据批量同步到数据库（如每5分钟一次）
示例代码：
public void incrementViewCount(Long articleId) {
redisTemplate.opsForValue().increment("article:views:" + articleId);
}
// 定时任务：同步到数据库
@Scheduled(fixedRate = 300000) // 5分钟
public void syncViewToDB() {
Set
for (String key : keys) {
Long articleId = Long.valueOf(key.replace("article:views:", ""));
Integer views = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (views != null && views > 0) {
articleMapper.updateViewCount(articleId, views);
redisTemplate.delete(key); // 同步后清零
}
}
}
3. 防止刷量：基于IP或Cookie去重
为避免同一用户短时间内重复刷新导致数据失真，可做简单去重：
- 记录用户IP或生成前端cookie标识，在一段时间内（如24小时）只计一次阅读
- 使用Redis的
SETNX或PFADD（HyperLogLog）实现高效去重 - 例如：
PFADD article:view:uv:{articleId} {userKey}，可统计独立访客
这样既能统计PV（页面浏览），也能支持UV（独立访问）分析。
4. 异步更新避免阻塞请求
阅读量更新不应影响文章加载速度。建议使用消息队列或Spring的@Async注解异步处理：
- 用户访问文章时，发送一个异步任务或MQ消息
- 由后台服务消费并执行Redis累加
- 保证主流程快速响应
开启异步需在启动类添加@EnableAsync，方法上加@Async。
基本上就这些。关键点在于：用缓存扛住高频写入，定时持久化，加上去重机制，就能实现一个高效稳定的阅读量统计模块。不复杂但容易忽略细节。
