凌晨3点26分，你的手机突然炸了——
10亿次请求正在冲击服务器，CPU飙到100%！
更可怕的是：老板问你："到底是哪个IP在攻击我们？"

如果支支吾吾答不上来，明天就可以收拾工位了…

别慌！今天我们用Redis+Java代码，彻底解决这个亿级数据下的"最热IP统计"难题！

▎01 方案对比：Redis五种统计方案谁最强？

（实测数据来自4核8G云服务器，10亿UV统计场景）

真实案例：某社交APP用Hash方案统计UV，服务器每天凌晨准时崩溃，改用HLL后成本直降99%

▎02 终极方案：RedisBloom TopK（压测代码）

Redis的Bloom模块提供了精确的TopK统计，原理如下：

Java实现代码（SpringBoot版）：

@RestController
public class TopIPController {


    @Resource
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;


    // 统计IP访问
    @PostMapping("/visit")
    public void recordVisit(@RequestParam String ip) {
        redisTemplate.opsForValue()
            .setBit("ip_bitmap:" + ip, 1, true);  // 用Bitmap去重


        redisTemplate.opsForZSet()
            .incrementScore("ip_rank", ip, 1);    // ZSet计数
    }


    // 获取Top10 IP
    @GetMapping("/top10")
    public List<String> getTop10IP() {
        return redisTemplate.opsForZSet()
            .reverseRange("ip_rank", 0, 9);
    }


    // 使用BloomFilter版TopK（需Redis 5.0+）
    public void initTopK() {
        redisTemplate.execute((RedisCallback<Object>) connection -> {
            connection.execute("TOPK.RESERVE", "ip_topk".getBytes(), 
                "10".getBytes(), // 保留Top10
                "10000".getBytes(), // 计数器数量
                "0.01".getBytes()); // 误差率1%
            return null;
        });
    }
}

性能实测（10亿IP场景）：

▎03 分片优化：百亿级数据的处理技巧

如果数据量超过单机Redis容量，就要用分片方案：

Java分片代码示例：

// 根据IP的CRC16分片
public int getShard(String ip) {
    int slot = CRC16.crc16(ip.getBytes()) % 16384;
    return slot / 5461;  // 假设分3片
}


// 分片统计
public void shardedRecord(String ip) {
    int shard = getShard(ip);
    redisTemplates.get(shard).opsForZSet()
        .incrementScore("ip_rank", ip, 1);
}

分片后性能提升：

• 内存压力分散到多台机器
• 查询吞吐量提升N倍（N=分片数）

▎04 防作弊：如何识别刷量IP？

识别异常IP的4个维度（附代码）：

• 频率检测：1秒内请求超过100次

String key = "ip_limit:" + ip;
Long count = redisTemplate.opsForValue().increment(key);
redisTemplate.expire(key, 1, TimeUnit.SECONDS);
if(count > 100) throw new RuntimeException("刷量IP！");

• 设备指纹：相同UserAgent+IP组合
• 行为分析：只访问特定API的IP
• 地理位置：突发的境外IP请求

▎05 彩蛋：Redis模块安装指南

TopK功能需要RedisBloom模块，安装步骤：

# 1. 下载模块
wget https://github.com/RedisBloom/RedisBloom/archive/refs/tags/v2.4.5.tar.gz


# 2. 编译
make && cp redisbloom.so /path/to/modules/


# 3. 启动Redis时加载
redis-server --loadmodule /path/to/redisbloom.so

实战总结：

1. 10万级以下
2. 直接用ZSet
3. 百万~十亿级
4. TopK+分片
5. 百亿级以上
6. Flink+Redis分层存储