用途：解决高频递增计数（点赞、浏览量、投票、速率统计、库存扣减）时单一记录写入争用成为瓶颈的问题，即“热计数器”问题。适用场景是单个逻辑计数的并发递增超出单行/键/分区的串行写入能力，症状是锁等待、CAS 重试、分区热点；不要求毫秒级精确总量。不适用：写入率低（单个原子 INCR 足够，避免过早分片）、必须事务精确且读写一致（如余额、售罄库存，应走一致性协调）、需要精确去重且要成员列表（应使用集合）。
主要能力：提供多种方案选型，包括单原子计数器、写分片（条带）计数器、近似去重计数 HyperLogLog（约 12KB、约 2% 误差）、按时间分桶计数器、读时聚合加缓存总量；并给出各方案的权衡与切换条件，以及压力下的行为（分片倾斜、读放大、丢失递增、窗口边界惊群、批量过期）和监控指标。
使用方式：先澄清最热单计数的峰值递增/秒、精确或近似容忍度、计数出现次数还是去重、读速率与新鲜度、是否按时间窗口；再据权衡表选型；设置分片数 N（按峰值争用而非平均值）、随机选择分片（不要按用户 ID 哈希）、读聚合方式、桶粒度与 TTL、缓存刷新间隔；最后压力测试与按数字估算规模。接口约定：写入 INCR counter:{id}:shard:{rand(0..N-1)}，读取汇总 counter:{id}:shard:{0..N-1}，去重 PFADD/PFCOUNT，时间窗 INCR views:{id}:{bucket} 配 TTL。若用户指定云厂商，查阅 references/providers/<provider>.md，否则使用通用方案。
限制：分片后总量为最终一致，读取需 N 次查询；HyperLogLog 约 2% 误差且不能列出成员；必须是事务精确的场景不能用分片或最终一致计数器。分片数 N、选择规则、聚合与刷新策略、窗口粒度需提前确定。资料未提供具体价格与平台信息。