现在有很多的项目，对计数器的实现甚是随意，比如在实现网站文章点击数的时候，是这么设计数据表的，如：”article_id, article_name, article_content, article_author, article_view……在article_view中记录该文章的浏览量。诈一看似乎没有问题。对于小站，比如本博客，就是这么做的，因为小菜的博客难道会涉及并发问题吗?答案显而易见，一天没多少ip，而且以后不会很大。

言归正传，对文章资讯类为主的项目，在浏览一个页面的时候不但要进行大量的查(查询上文的记录，已经所属分类的名字、热门文章资讯评论、tag等)，还要进行写操作(更新浏览数点击数)。把文章的详细内容和计数器放在一张表尽管对开发很方便，但是会造成数据库的压力过大(不然为什么大项目都要分库分表呢)。

那么，分两张表存放就好了么?一张表存文章详细信息，另一张表单独存计数器。

代码如下:

create table `article_view`(

`article_id` int(11) not null,

`view` int(11) not null,

primary key (`article_id`)

)engine=innodb;

这种方式，虽然分担了文章表的压力，但是每当有一个进程请求更新的时候，都会产生全局的互斥锁，只能串行，不能并行。在高并发下会有较长的等待时间。

另一种比较好的办法是对每一个文章的计数器不是一行，而是多行，比如吧，一百行。每次随机更新其中一行，该文章的浏览数就是所有行的和。

代码如下:

create table `article_view`(

`article_id` int(11) not null,

`pond` tinyint(4) not null comment '池子，就是用来随机用的',

`view` int(11) not null,

primary key (`article_id`,`pond`)

)engine=innodb;

小访问量的随机池子100个肯定多了，三五个足矣。每次访问的时候，随机一个数字(1-100)作为pond，如何该pond存在则更新view+1，否则插入，view=1。借助duplicate key，不然在程序里是实现得先select，判断一下再insert或者update。

代码如下:

insert into `article_view` (`article_id`, `pond`, `view`) values (`123`, rand()*100, 1) on duplicate key update `view`=`view`+1

获取指定文章的总访问量的时候：

代码如下:

select sum(`view`) from `article_view` where `article_id`='123'

ps：凡事都是双刃剑。为了更快的读我们通常要牺牲一些东西。在读比较多的表要加快读的速度，在写较多的表要加快写的速度。各自权衡。在加快读的速度的时候，我们牺牲的并不仅仅是写的性能，还有开发成本，开发变的更复杂，维护成本等。所以并不是读的速度越快越好，需要找一个平衡点。

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