高性能计数器是一种常见的功能，统计在线用户数量，新增订单数量等等，都需要进行自增计数。有些场景需要支持几乎毫秒级的计数，而常见的关系型数据库无法满足这一要求。因此，利用内存来实现计数功能有其必要性。
Redis（REmote DIctionary Server）是基于内存的高性能键值存储系统，具有良好的性能，以及支持分布式部署。例如，可以通过集群的方式，将数据分布到不同的节点上，提高系统的大规模处理能力。
一种常用的高性能自增计数器方案是基于Redis集群，其原理是将自增计数键值（比如pv，uv）分布到不同的节点上去，不同的节点的计数增加量可能不完全相同，但是，最终的计数总和一致。
如果要实现高性能的计数器，可以通过使用Redis的INCR命令来实现，其具体步骤如下：
1. 创建Redis集群，在集群内每个节点上均存储计数键值（比如pv，uv）。
2. 在客户端，通过“集群节点分配算法”，根据节点Id分派计数器，将计数任务分到不同的Redis节点上。
3. 客户端根据分配结果，对对应的节点进行INCR操作，实现计数器的自增。
例如，下面的代码实现一个简单的计数器：
// 连接到集群
JedisCluster jedisCluster = new JedisCluster(nodes);
// 根据节点Id，将计数器分派到不同的节点上String countedId = JedisClusterUtil.getNodeId(nodeId);
// 对节点Id对应的节点进行INCR操作Long count = jedisCluster.incr("counter:" + countedId);
因此，基于Redis集群实现高性能自增计数器，可以更有效地处理大规模的并发计数需求，提升系统的响应速度，实现几乎毫秒级的计数。
