Redis INCR 实现原子计数，键名按接口路径或用户维度设计，TTL 控制生命周期；定时任务每小时扫描 key 批量落库，避免请求中直写 MySQL；中间件需标准化路由规则防重复计数；数据库表精简字段，写入走异步队列。
用 Redis INCR 做原子计数，不碰数据库
直接写数据库统计接口调用量，在高并发下会迅速拖垮 MySQL，尤其是 INSERT 频繁时连接池打满、锁表、慢查询飙升。Redis 的 INCR 是单线程原子操作，毫秒级响应，天然适合计数场景。
关键点在于键名设计和过期控制：
-
api:count:/v1/user/info—— 按接口路径聚合，简单直接 -
api:count:user_{$uid}:/v1/order/list—— 加用户维度，需确保$uid可靠（如从 JWT 或登录态取，不用 session_id） - 不要在 key 里拼时间戳（如
/v1/user/info:20260817），而是靠 TTL 控制生命周期：Cache::inc($key, 1, 3600)表示 1 小时后自动过期 - 避免用
Cache::get+Cache::set手动递增——非原子，高并发下会丢计数
定时落库用命令行任务，别在请求中 flush
Redis 计数只是中间态，审计或报表需要落库。但绝不能在每次请求里执行 Db::name('api_call_log')->insert()，否则等于把压力又引回数据库。
正确做法是分离读写：Redis 负责实时计数，后台定时任务负责批量搬运。
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- 写一个命令行任务：
php think api:sync-count，每小时执行一次 - 任务内用
Cache::store('redis')->handler()->keys('api:count:*')扫描所有计数 key - 对每个 key 执行
Cache::store('redis')->handler()->get($key)读值，再批量写入数据库：Db::name('api_call_log_daily')->insertAll($batch) - 最后用
Cache::store('redis')->handler()->del(...)清空已同步的 key
注意：不要用 KEYS * 在生产环境扫全量 key，改用 SCAN 游标遍历，避免阻塞 Redis 主线程。
中间件里做计数，但要避开路由分组陷阱
很多人把计数逻辑放在全局中间件，结果发现 /api/v1/user/1 和 /api/v1/user/2 被算成同一个接口——因为没做路径标准化。
ThinkPHP 的 $request->url() 返回带参数的完整 URL，$request->pathinfo() 是路由解析后的路径（推荐），但 RESTful 路由可能仍含变量段。
- 用
Route::getRule($request->rule())获取当前匹配的原始路由规则，比如'api/v1/user/:id'，比直接取$request->pathinfo()更准确 - 若用
think-throttle类似中间件，注意它默认用__IP__或__ROUTE__作 key 前缀，需确认其getLimitKey()方法是否已适配你的路由定义方式 - 调试时加日志：
Log::info('count key', ['key' => $key, 'path' => $request->pathinfo(), 'rule' => $request->rule()])，避免 key 冲突或重复计数
数据库表结构要精简，写入走异步队列
即使你决定落库，也别让 api_call_log 成为性能瓶颈。这张表只存必要字段，且插入必须异步。
- 表结构建议最小化：
id（自增主键）、api_path（VARCHAR 255，索引）、created_at（DATETIME，不存微秒）、ip（VARCHAR 45，可选）——去掉 user_id、ua、refer 等非核心字段 - 绝不直接
Db::insert()，改用think-queue推送：Queue::push('app\job\ApiCallLogJob', ['path' => $path, 'ip' => $ip]) - 消费者进程用
--max-jobs=100批量处理，每批组装insertAll，减少 IO 次数 - 如果连队列都扛不住（比如峰值 5k QPS），那就只保留 Redis 计数 + 定时落库，放弃实时日志写入
最易被忽略的一点：Redis 计数 key 的 TTL 必须大于定时任务周期。比如任务每小时跑一次，TTL 却只设 1800 秒（30 分钟），就会漏掉跨周期的请求。设为 3600 或更长，并在任务里加兜底逻辑（如扫描 2 小时内的 key）。
