使用Redis的INCR命令实现浏览量统计是最简单高效的方法。例如，对于文章ID为123的浏览量，可以执行redis.incr('article:views:123')，每次访问自动+1，支持高并发无锁操作。追踪数据增长时，利用Redis的HyperLogLog数据结构如PFADD和PFCOUNT命令，估算UV（唯一访客），例如pfadd('uv:article:123', user_id)，然后pfcount获取近似数量，内存占用极低适合大数据量增长追踪。另外，结合Sorted Set (ZADD, ZINCRBY)记录时间序列增长，如zincrby('views:timeline:123', 1, current_time)，用ZRANGE查询趋势。

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在实际项目中，浏览量统计我们用到了Redis的incr命令，每次用户访问页面时，后端接口调用redis.incr('post:view:' + postId)，这样保证了高并发下的准确性，不会丢失计数。假如一天有百万访问，MySQL直接更新会锁表，但Redis单线程原子操作完美解决。

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高效缓存浏览量：用String类型key为"view:article_id"，set初始0，incrby 1。追踪增长用Pipeline批量操作多个key，避免网络RTT。对于UV，用HyperLogLog，pfadd添加userId，pfcount估算，误差<1%，节省90%内存比Set。

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Redis实现PV/UV统计：PV用INCR，UV用PFADD(user_ip或user_id)。数据增长追踪：用Lua脚本原子执行INCR+EXPIRE，防止key无限增长。示例代码：redis.eval("redis.call('INCR', KEYS[1]); redis.call('EXPIRE', KEYS[1], 86400)", 1, 'views:'..articleId)

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项目经验：浏览量用Redis ZSET，score为时间戳，member为访客ID，zcard获取总数，zrangebyscore追踪日增长。比List高效，支持范围查询。高峰期QPS 10w+无压力，结合异步任务定时持久化到MySQL。

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追踪缓存数据增长：用INFO keyspace统计db大小，监控used_memory_human。用Redis的SCAN遍历keys，匹配模式如"view:*"计数。用Stream追加事件日志，XADD 'view_incr' timestamp '*id' articleId '*count' 1，XREADGROUP消费聚合增长。

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简单教程：安装redis-py，代码：r = redis.Redis() r.incr('views:1001') print(r.get('views:1001'))。增长追踪：每小时用CRON执行redis-cli --scan --pattern 'views:*' | wc -l 获取总数变化曲线。

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FAQ:
Q: Redis计数会丢失吗？
A: 用AOF或RDB持久化，宕机重启后恢复；或定时同步到DB。
Q: 高并发下INCR准确吗？
A: 是，Redis单线程原子性保证。
Q: UV怎么精确计算不估算？
A: 用Set sadd user_id，返回总数，但内存大，适合中小流量。
Q: 怎么清除过期数据？
A: DEL或EXPIRE设置TTL自动过期。