假如让你负责一个商城系统的开发，现在需要统计商品的点击量，你有什么样设计与实现的思路？

1. 需求分析

• 功能：统计每个商品的点击量，并提供统计数据的接口。
• 性能要求：处理高并发点击请求，保证系统的稳定性和实时性。
• 数据存储：选择合适的存储方式来保存点击量数据，支持高效的读写操作。

2. 设计思路

前端

1. 事件绑定：

   • 在商品页面中，通过 JavaScript 绑定点击事件到商品元素（如按钮、图片等）。

   // 假设商品按钮有一个 class 为 'product-btn'
   document.querySelectorAll(".product-btn").forEach((button) => {
     button.addEventListener("click", (event) => {
       const productId = event.target.getAttribute("data-product-id");
       // 调用函数发送点击事件到后端
       trackClick(productId);
     });
   });
   
   function trackClick(productId) {
     // 发送 AJAX 请求到后端
     fetch("/api/track-click", {
       method: "POST",
       headers: {
         "Content-Type": "application/json",
       },
       body: JSON.stringify({ productId }),
     });
   }
   

2. 优化：

   • 使用防抖或节流技术，减少频繁的网络请求，避免因网络延迟造成的数据丢失。

后端

1. 接口设计：

   • 设计一个 API 接口来接收前端发送的点击数据。例如 /api/track-click。

   // Express.js 示例
   const express = require("express");
   const app = express();
   app.use(express.json());
   
   app.post("/api/track-click", (req, res) => {
     const { productId } = req.body;
     // 调用数据处理函数
     trackProductClick(productId);
     res.status(200).send("OK");
   });
   
   function trackProductClick(productId) {
     // 实现点击量统计逻辑
     // 例如：保存到数据库或缓存系统
   }
   

2. 数据存储：

   • 使用高性能的数据库或缓存系统来存储点击量数据，例如 Redis、MongoDB、MySQL 等。
   • 对于高并发场景，考虑使用缓存（如 Redis）进行预处理，定期将缓存数据写入持久存储。

   const redis = require("redis");
   const client = redis.createClient();
   
   function trackProductClick(productId) {
     client.incr(`product:${productId}:clicks`, (err, newClickCount) => {
       if (err) {
         console.error("Error updating click count:", err);
       } else {
         console.log(
           `Product ${productId} click count updated to ${newClickCount}`,
         );
       }
     });
   }
   

3. 性能优化：

   • 使用异步处理和队列来处理高并发请求。
   • 设计合理的缓存机制来减少数据库的读取压力。
   • 定期对数据进行归档和清理，以保持数据的高效管理。

3. 数据展示

• 管理后台：

  • 设计管理后台接口和页面，用于查看和分析商品的点击量数据。
  • 提供图表和报表功能，方便管理人员进行数据分析。

• 实时监控：

  • 实现实时数据监控功能，帮助跟踪用户的点击行为和趋势。