原文出自：http://www.cnblogs.com/juxiaoqi/archive/2009/12/01/1614395.html
因为工作需要，准备开发一个网站统计系统（感谢 ztotem，liy 同学大力支持）。
该系统主要功能：统计网站中加了计数器代码的页面每天的PV、UV、IP（精确到小时） ，另外需要分析页面来源网站的一些数据 ……
初步设计了架构：
大概解读一下：
1.统计代码是统一的，所有页面都使用统一的代码，类似 Google Analytics 的那种：
<script src="http://www.google-analytics.com/urchin.js" type="text/javascript"></script>
2.用户访问页面，触发统计代码，只是在服务器上记录下一行log文本数据。如下：
2009-12-01 00:00:00,http://www.google.com/,35996674711058921174,121.28.39.163,http://www.baidu.com/s?wd=google,|Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1) ; Maxthon),8|1024x768
每个页面的每个用户的每次访问都只是记录一行log文本数据，文本数据可以按照小时分文件，按照url的不同分目录，这样将每个文件的大小进行控制。
这一行log数据中包括：
访问页面时间（2009-12-01 00:00:00），
访问页面URL（www.google.com）,
唯一用户ID（35996674711058921174，
由统计代码JS文件生成Cookies保存在用户本地），
用户IP地址（121.28.39.163），
来源地址（http://www.baidu.com/s?wd=google），
用户操作系统，浏览器，屏幕等等信息（均由统计代码JS文件获取）……
每个页面的每个用户的每次访问都只是记录一行log文本数据，文本数据可以按照小时分文件，按照url的不同分目录，这样将每个文件的大小进行控制。
测试发现，因为访问量太大，直接写log文件，服务器IO根本来不及，总是丢失数据， ztotem同学想出了先写缓存，再由缓存排队写log文件的办法。
3.另外开发一个后台处理程序，来处理这些log文件。（以下form为示例，实际应该是一直默默运行的services）
通过该程序的分析，将相关数据保存至数据库中。
数据库的设计如下：
4.管理后台再直接调用数据库里的相关数据形成图表显示：
