10W中的3000条，概率是3%

那么只要在保存文章时，按照3%的概率，把本次更新文章保存到缓存中

这种缓存用redis的set类型***，set类型不会保存重复的元素，所以文章反复更新也不会在列表里面产生多个结果

key的格式可以用"analyze:list:(Y-m-d)"

然后这个缓存可以设置为48小时过期，如果有需要的话，每天可以拿前一天的缓存归档到数据库

考虑到随机概率的误差，可以把3%放大到5%，最后肯定会记录得超过3000，但是也不会超太多，反正最后只拿3000条来用就行了

把每次更新都记录起来的话，无论是记录到缓存还是数据库，其实大部分的记录是没用的，不如按照概率先过滤一遍

其实记录每条文章的update_time也可以，我觉得where update_time >= ? and update_time <= ? order by random() limit 3000差不多就行了，反正每天才跑一次而已，不过既然是面试的话，怎么能不秀秀思路呢

优点：
1、没有update_time字段也能玩，对现有表结构无要求，给生产环境的数据库加字段是件麻烦事
2、万一生产环境的数据库负载比较高，order by random()查询导致数据库卡死也不好，这样的话，***是读写分离架构，在只读库上查询才行，产生了架构要求，我这个设计完全是个旁路记录，除了redis之外没要求
3、需要多少才记多少，额外IO少