使用Redis的INCR命令实现用户访问量统计是最简单高效的方式。对于单个用户访问量，可以使用KEY为"user:visit:{userId}"，通过INCR命令原子性递增计数器。代码示例：redisClient.incr('user:visit:' + userId); 对于全局访问量，使用INCR('total:visit')。为了防止缓存穿透，设置合理的过期时间如EXPIRE 86400秒。

方案一：单用户访问统计

针对单个用户访问次数统计，使用String类型存储计数。实现代码：StringRedisTemplate.opsForValue().increment("user:visit:" + userId); 这确保了高并发下的原子性操作，无需锁机制。适用于电商、博客等需要精确用户PV的场景。

方案二：按天/周统计

使用Hash类型，按日期分片存储，如HINCRBY 'user:visit:20231001' userId 1。每日生成新KEY，实现数据隔离。代码：redis.hincrby('daily:visit:' + today, userId, 1); 过期策略：定期清理旧KEY，或设置TTL。适合需要时间维度分析的需求。

方案三：UV统计（唯一访问）

使用Bitmap高效统计UV，SETBIT 'user:uv:20231001' userHash 1，其中userHash为userId的CRC32哈希。查询UV：BITCOUNT key。节省内存，1亿用户仅需12.5MB。适用于实时UV监控。

方案四：全局访问量与排行榜

结合Sorted Set实现访问排行：ZINCRBY 'visit:rank' 1 userId。查询TopN：ZREVRANGE 0 9 WITHSCORES。适用于leaderboard功能。高并发下性能优秀，每秒可处理10w+ QPS。

方案五：分布式环境下的HyperLogLog

对于超大规模UV，使用PFADD 'uv:global' userId，后PFCOUNT查询近似值，误差<1%。内存占用极低，适合亿级UV统计。代码：redis.pfadd('daily:uv', userId); 无需精确计数时优先选择。

配置优化建议

Redis配置：maxmemory-policy allkeys-lru，设置maxmemory 2GB。使用Pipeline批量操作减少RTT。连接池配置：maxTotal 100，maxIdle 20。监控：使用INFO stats观察命令命中率，确保>90%。

FAQ
Q: Redis访问量统计如何处理高并发？
A: 利用INCR等原子命令，无需额外锁。
Q: 如何防止统计重复？
A: 结合Session或Cookie唯一标识用户。
Q: 数据持久化怎么做？
A: 配置AOF+RDB双重持久化。
Q: 内存不足时怎么办？
A: 使用HyperLogLog或数据采样。