用Redis来搞统计命中率，感觉效率能蹭蹭往上涨，数据查找更快了

行，那咱们就直接聊聊怎么用Redis来搞统计命中率这事儿，一说起统计，尤其是那种要高频率记录、实时查看的数据，比如网页的点击量、广告被点了多少次、或者某个功能模块的使用情况，传统做法经常是“来一次请求，就往数据库里插一条记录”，听着挺合理对吧？但一旦量大了，比如一秒来个几千上万次请求，数据库可能就扛不住了，写入速度跟不上，查询起来更是慢得像蜗牛,整个系统的效率立马就掉下来了。

这时候Redis的优势就显出来了，Redis这东西，它把数据都放在内存里捣鼓，读写速度飞快，比去硬盘里翻来翻去的数据库操作快了几个数量级，用它来做统计，特别是那种“计数”型的统计，简直就是量身定做，你想想，统计命中率，核心不就是计数吗？总共请求了多少次，命中了多少次，两个数一比,命中率就出来了。

那具体怎么个搞法呢？思路其实特别直接，比方说，我们要统计一个缓存系统的命中率，你可以给每个需要统计的对象（比如一个缓存键前缀，或者一个API接口）在Redis里设置两个简单的键，一个就叫它 total_requests:your_key ，用来记录总的请求次数；另一个叫 hits:your_key ，专门记录命中的次数，每次有请求来了，第一步，先通过 INCR 命令把 total_requests:your_key 这个键的值加1，这个 INCR 是原子操作，意思是哪怕一万个请求同时来给它加1，也不会出错，最后肯定是个准确的数，这在高并发环境下太关键了，你去查缓存，如果发现想要的数据在缓存里（这就是命中了），好，那就再用 INCR 命令把 hits:your_key 这个键的值也加1。

这样一来，所有的计数工作都在内存里瞬间完成了，对后端的数据库几乎没压力，等你需要看命中率的时候，比如每隔5分钟或者每小时要汇总一次，你就用Redis的 GET 命令，分别取出 hits:your_key 和 total_requests:your_key 的值，假设命中数是 hits，总请求数是 total，那么命中率就是 (hits / total) * 100%，这个计算过程非常简单,可以在应用层瞬间完成。

你看，整个过程，频繁的写入操作（计数）由Redis高速承接，而最终的计算只是两次简单的读取和一次除法，这比每发生一次事件都去写一次数据库，然后还要用复杂的SQL语句去COUNT来COUNT去，效率不知道高到哪里去了，数据查找能不快吗？感觉效率蹭蹭往上涨,真不是吹的。

这里说的是基本思路，实际用的时候，还能玩出更多花样，让效率和准确性更高，为了避免这两个计数键（总请求和命中数）不同步，我们可以利用Redis的管道（pipeline）功能，管道可以把好几个命令打包，一次性发给Redis服务器，减少网络来回通信的次数，在一个请求处理逻辑里，我们可以先把 INCR total_requests:your_key 和判断是否命中的逻辑准备好，如果命中，就把 INCR hits:your_key 也打包进管道，一起执行，这样既保证了速度,又在很大程度上确保了数据的一致性。

还有一点，Redis虽然快，但数据都在内存里，你得想着万一Redis服务重启了，数据不能丢啊，所以通常需要配置持久化机制，比如RDB快照或者AOF日志，定期把内存里的数据备份到硬盘上，这样就算重启，也能从硬盘恢复数据，保证统计结果不会全丢，不过持久化策略要根据实际情况来定，如果对一两分钟的数据丢失不那么敏感，可以配置成每隔一段时间存一次,这样对性能影响最小。

如果统计的维度特别多，比如要给成千上万个不同的商品分别统计点击率，那就会创建出大量的键，这时候要注意给Redis设置合理的内存大小，并可能需要对旧数据进行归档清理，也可以考虑使用Redis的哈希（Hash）结构，把一个主题下的多个计数器放在同一个哈希里,稍微节省一点内存开销。

用Redis搞命中率统计，其高效性主要就体现在：用内存操作应对高频写入，用原子命令保证计数准确，用简单的键值读取替代复杂查询，这把原本可能是系统瓶颈的统计环节，变成了一个轻松高效的事情，自然就让整个应用的数据查找和响应速度都跟着快了起来，这种方案对于需要实时监控、快速响应的业务场景来说,性价比非常高。