本文主要是介绍舒服，又偷学到一个高并发场景面试题的解决方案。，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
高并发 PV 问题
他的文章标题是这样的：
首先他给出了一个业务场景：在一些需要统计 PV(Page View), 即页面浏览量或点击量高并发系统中，如：知乎文章浏览量，淘宝商品页浏览量等，需要统计相应数据做分析。
比如我的公众号阅读量大概在 3000 左右，如果要统计我这种小号主的 PV 其实就很简单，就用 Redis 的 incr 命令轻轻松松就实现了。
但是，假设微信公众号每天要统计 10 万篇文章，每篇文章的访问量 10 万，如果采用 Redis 的 incr命令来实现计数器的话，每天 Redis=100 亿次的写操作，按照每天高峰 12 小时来算，那么 Redis 大约 QPS=57万。
如此大的并发量，CPU 肯定满负载运行，网络资源消耗也巨大，所以直接使用 incr 命令这种技术方案是行不通的。
假设这是一个面试场景题，你会怎么去回答呢？
其实你也别想的有多复杂，剥离开场景，这无外乎就是一个高并发的问题。
而高并发问题的解决方案，基本上逃不过这三板斧：缓存、拆分、加钱。
所以这个老哥给出的方案就是：缓存。
二级缓存
Redis 都已经是缓存了，那么再加缓存算什么回事呢？
那就算是二级缓存了。
而且这个缓存，就在 JVM 内存里面，比 Redis 还快。
其核心思想是减少 Redis 的访问量。这些理论的东西，大家应该都知道。
那么通过什么方案去减少 Redis 的访问量呢，这个二级缓存应该怎么去设计呢？
首先，文章服务采用了集群部署，在线上可以部署多台。
然后每个文章服务，增加一级 JVM 缓存，即用 Map 存储在 JVM，key 为当前请求所属的时间块。
就是这个意思：
Map<Long,Map<Integer,Integer>> = Map<时间块，Map<文章id,访问量>>
但是我觉得巧妙的地方在于这里提到的“时间块”的概念。
什么是时间块?
就是把时间切割为一块块，例如
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