请描述你如何设计并实现一个系统，用于统计每个接口在每分钟内的调用次数？
考察说明
考查候选人对实时计数统计的系统设计能力，包括数据结构、并发处理、时间窗口管理和数据存储方案。
回答思路
- 【回答框架 1】核心是选择合适的计数数据结构与时间窗口。可用时间戳除以60取整作为分钟标识，配合 ConcurrentHashMap 或 Redis 的 Hash/INCR 实现，Key 为接口标识加分钟时间戳，Value 为计数。
- 【回答框架 2】在单机高并发下，使用 LongAdder 或 AtomicLong 进行原子累加，避免锁竞争；若跨多实例，需要将计数写至 Redis 或消息队列进行聚合。
- 【回答框架 3】需处理分钟边界的时间切换问题：采用缓存当前分钟计数并在分钟切换时异步落库，保证不丢数据。同时要设定过期清理策略，避免内存泄漏。
- 【回答框架 4】考虑精确性：若要求完全准确，需保证计数操作与时间获取的一致性，但通常接受微小偏差；若要求高可用，可采样统计并说明误差范围。
- 【回答框架 5】最终方案应包含存储设计：将分钟级统计结果写入时序数据库或关系表，便于后续查询与报表；并预留接口查询实时与历史统计数据。
- 【关键点 1】使用分钟级时间戳作为聚合并行键，确保相同分钟计数落在同一桶。
- 【关键点 2】并发场景下优先采用原子累加器或 Redis 的 INCR 命令，避免加锁。
- 【关键点 3】分钟切换时需处理瞬时并发写入：可先将计数缓存，切换后异步持久化。
- 【关键点 4】统计仅需近似精确时，可采用采样或预聚合，降低存储开销。
- 【易错点 1】忽略跨天或跨时区的分钟边界处理，导致统计错位。
- 【易错点 2】使用全局锁或同步阻塞会降低接口吞吐量，应避免。
- 【易错点 3】长时间不清理过期分钟数据会造成内存泄漏，需设置定期清理任务。