Redis 计数器精度严重欠缺警惕（redis 计数器不准确）

Redis 是一个基于内存的数据结构存储系统，它支持多种数据类型（字符串、列表、哈希表、集合、有序集合），也提供了多种操作命令（增、删、改、查和统计功能）。

然而，Redis 的计数器在某些场景下会存在严重精度欠缺的问题，这也是需要我们特别警惕的地方。

具体来说，Redis 的计数器自增命令 INCR 适合用于计数场景，但它的自增操作存在缺陷。当 Redis 进程崩溃时，Redis 会根据 AOF 和 RDB 两种备份方式中的一种进行数据恢复，但这种恢复不支持执行 INCR 命令的当前值恢复，只能从初始值开始自增，因此计数器的值可能会比实际少。

下面我们来看一个简单的代码示例：

import redis
CONN = redis.Redis(host='localhost', port=6379)

def test():
    CONN.set('mycounter', 0)
    for i in range(10000):
        CONN.incr('mycounter')
    print(CONN.get('mycounter')) # 期望值为10000，实际值却可能小于10000

if __name__ == '__mn__':
    test()

以上代码会将 Redis 的 key 为 mycounter 的计数器自增 10000 次，并打印出最终结果。但是，如果 Redis 进程在自增过程中崩溃，再次启动时，mycounter 的值可能只有一部分被恢复，而由于 INCR 操作不支持从指定值开始自增，因此仅能从初始值 0 开始自增，所以最终计数器的值会比实际小。

为了避免这种问题，我们可以将计数器的值存储在一个单独的文件或数据库中，并在启动时将它读取到 Redis 中，然后使用 Redis 提供的命令进行自增、修改等操作，最后将结果存储回文件或数据库中。这样即使 Redis 进程崩溃，也可以保证计数器的值不会丢失。

另外，Redis 还提供了一种计数器类型叫做 HyperLogLog，它可以用来进行高效的去重统计，而且具有良好的精度保证。例如，如果我们需要统计一个网站的 UV 数，可以使用 HyperLogLog 计数器，它可以在极小的误差范围内估算出 UV 数。

下面是一个 HyperLogLog 统计代码示例：

import redis
CONN = redis.Redis(host='localhost', port=6379)

def count_uv(user_ids):
    # 使用 HyperLogLog 统计 UV 数
    uv_key = 'uv:20220103'
    CONN.pfadd(uv_key, *user_ids)
    return CONN.pfcount(uv_key)

if __name__ == '__mn__':
    user_ids = [1, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 9]
    uv_count = count_uv(user_ids)
    print('UV count:', uv_count) # 期望值为9，实际值为9

以上代码会将用户 ID 列表存储到 HyperLogLog 计数器中，并返回估计的用户总数。由于 HyperLogLog 计数器具有良好的精度保证，因此可以准确地估算出用户总数，同时避免了 Redis 计数器精度欠缺的问题。

在使用 Redis 计数器时，我们需要意识到它的精度问题，并采取相应的措施避免出现数据丢失或误差过大的情况。同时，我们也可以考虑使用更加高效、精确的计数器类型来实现特定的统计功能。