Google app engine 以经济高效的方式跟踪图像视图

我正在寻找一个解决方案，在我的一个GAE应用程序上实现赞助图片

我们有大约5000名用户在使用该应用程序，每次浏览和有人点击这些赞助图片时，都需要对其进行跟踪

有人建议为计数器设置多个条目，然后随机增加这些计数器以通过数据存储写入限制，但是如果您恰好同时有两个视图，并且两个视图都试图同时写入数据存储，则第二次写入将覆盖第一次写入，这意味着您将丢失一个视图

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目前，我们正在为每个视图和每次单击创建一个新的数据存储条目，并让调度程序将其传递到一个队列，该队列将所有视图和单击相加，并将计数保存在一个统计实体中—效率不高。

将此作为一个答案发布：）

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您可以使用吞吐量为一次一个任务的队列，并将计数操作发送到该队列。这样您就知道每次计数器上只执行一次计数操作。

为什么不使用建议使用的分布式计数器？您可以将其分配到20行计数器，这意味着您必须每秒达到20次点击（很多次），以使其高度不真实。Letleet说，为了论证，我们远远低于每秒20次点击。如果只有一个实例在运行，它应该可以工作，但是一旦有两个实例在运行，您就有1/20的机会有两个实例将尝试写入同一个条目（因此，由于两个实例同时递增同一条目而丢失该轨迹），并且更多的实例也会如此。是否有某种“行级锁定”可以让我在牺牲准确性的情况下获得通行证？分布式计数器+实体锁定将是完美的解决方案。我不是概率专家，但我相信尝试在20个计数器行中命中同一个计数器行的两个实例加起来的概率为1/400。至于你关于锁定的问题，我不知道有这样的机制（尽管这样会很好）。想想看——你可以使用一个队列，一次一个任务的吞吐量（不记得确切的术语）。这样，您就知道每次只需执行一个操作，这是一个非常酷的想法，让每个视图都被抛出到一个队列中，将每秒处理的任务数限制在一个小于写入速率的速率，并将每个队列链接到一个分布式计数器，这样您就可以获得准确的计数。我很高兴接受这个答案。