社交产品业务里有很多统计计数的功能，比如：
用户： 总点赞数，关注数，粉丝数
帖子： 点赞数，评论数，热度
消息： 已读，未读，红点消息数
话题： 阅读数，帖子数，收藏数
统计计数的特点
实时性要求高
写的频率很高
写的性能对MySQL是一个挑战
可以采用redis来优化高频率写入的性能要求。
redis优化方案一
对于每一个实体的计数，设计一个hash结构的counter：
//用户
counter:user:{userID}
-> praiseCnt: 100 //点赞数
-> hostCnt: 200 //热度
-> followCnt: 332 //关注数
-> fansCnt: 123 //粉丝数
//帖子
counter:topic:{topicID}
-> praiseCnt: 100 //点赞数
-> commentCnt: 322 //评论数
//话题
counter:subject:{subjectID}
-> favoCnt: 312 //收藏数
-> viewCnt: 321 //阅读数
-> searchCnt: 212 //搜索进入次数
-> topicCnt: 312 //话题中帖子数
类似这种计数器，随着产品功能的增加，也会越来越多，比如回复数，踩数，转发数什么的。
redis相关的命令
//获取指定userID的所有计数器
HGETALL counter:user:{userID}
//获取指定userID的指定计数器
HMGET counter:user:{userID} praiseCnt hostCnt
//指定userID点赞数+1
HINCRBY counter:user:{userID} praiseCnt
缺点：
这样设计，如果要批量查询多个用户的数据，就比较麻烦，例如一次要查指定20个userID的计数器？只能循环执行 HGETALL counter:user:{userID}。
优点：
以实体聚合数据，方便数据管理
redis优化方案二
方案二是用来解决方案一的缺点的，依然是采用hash，结构设计是这样的：
counter:user:praiseCnt
-> userID_1001: 100
-> userID_1002: 200
-> userID_1003: 332
-> userID_1004: 123
.......
-> userID_9999: 213
counter:user:hostCnt
-> userID_1001: 10
-> userID_1002: 290
-> userID_1003: 322
-> userID_1004: 143
.......
-> userID_9999: 213
counter:user:followCnt
-> userID_1001: 21
-> userID_1002: 10
-> userID_1003: 32
-> userID_1004: 203
.......
-> userID_9999: 130
获取多个指定userID的点赞数的命令变成这样了：
HMGET counter:user:praiseCnt userID_1001 userID_1002
上面命令可以批量获取多个用户的点赞数，时间复杂度为O(n)，n为指定userID的数量。
优点：
解决了批量操作的问题
缺点：
当要获取多个计数器，比如同时需要praiseCnt，hostCnt时，要读多次，不过要比第一种方案读的次数要少。
一个hash里的字段将会非常宠大，HMGET也许会有性能瓶颈。
用redis管道（Pipelining)来优化方案一
对于第一种方案的缺点，可以通过redis管道来优化，一次性发送多个命令给redis执行：
$userIDArray = array(1001, 1002, 1003, 1009);
$pipe = $redis->multi(Redis::PIPELINE);
foreach ($userIDArray as $userID) {
$pipe->hGetAll('counter:user:' . $userID);
}
$replies = $pipe->exec();
print_r($replies);
还有一种方式是在redis上执行lua脚本，前提是你必须要学会写lua。