我想深入了解各种公司如何解决计数/增加“喜欢”/“视图”/“转推”或类似的东西的数量。
在每月超过 5000 万活跃用户的用户群中，我看到 Redis 和 Cassandra 都用于存储用户 ID 集以快速检索集基数（例如查看者计数）。这些解决方案有一些缺陷，但效果很好，可以并且正在被扩展。但是，我很好奇其他商店在这种情况下使用什么。
具体来说，做解决方案：
使用集合，或其他数据结构，或者只是简单的键值？
HyperLogLog 是一种强大的算法，可以提供一些近似值，它可以为您提供具有微小空间存储的唯一用户/视图的数量。
确切或近似计数，？
对于这个规模，精确的计数是没有用的，也没有意义。毕竟，当你有 5000 万用户时，知道你有 134 万唯一访问者对于一个具有 2% 误差率的项目就足够了。
仅在内存中，还是混合？
这取决于您对延迟的要求。在内存中授予非常快速的访问权限，但存在数据丢失的风险。您可以在具有持久存储支持的内存中使用
开源解决方案，还是自产自销？
不要重新发明轮子。使用久经考验且经过战场验证的工具
有没有人构建了一个轻量级的仅集存储系统，并在其之上进行了 hyperloglog 估计？
据我所知，Redis 提供 HyperLogLog 作为数据结构，因此您可以直接使用它。使用磁盘持久性将 hyperloglog 数据结构频繁检查点到磁盘，以避免在节点宕机时丢失它
否则，您还可以利用 Cassandra 用作解析规则的事实在 Cassandra 中实现 HyperLogLog 算法，max(timestamp)因此只需欺骗数据库并将 HyperLogLog 存储桶值存储为时间戳。
但这意味着您需要自己执行 impl，并且可能会出现错误。