牛逼哄哄的 JD-hotkey ！
JD-hotkey 是京東 APP 背景熱資料探測架構，曆經多次高壓壓測和 2020 年京東 618 大促考驗。
在上線運作的這段時間内，每天探測的key數量數十億計，精準捕獲了大量爬蟲、刷子使用者，另準确探測大量熱門商品并毫秒級推送到各個服務端記憶體，大幅降低了熱資料對資料層的查詢壓力，提升了應用性能。
該架構曆經多次壓測，性能名額主要有兩個：
1 探測性能： 8核單機worker端每秒可接收處理16萬個key探測任務，16核單機至少每秒平穩處理30萬以上，實際壓測達到37萬，CPU平穩支撐，架構無異常。
2 推送性能： 在高并發寫入的同時，對外推送目前性能約平穩推送每秒10-12萬次，譬如有1千台server，一台worker上每秒産生了100個熱key，那麼這1秒會平穩推送100 * 1000 = 10萬次，10萬次推送會明确在1s内全部送達。如果是寫入少，推送多，以純推送來計數的話，該架構每秒可穩定對外推送40-60萬次平穩，80萬次極限可撐幾秒。
每秒單機吞吐量（寫入+對外推送）目前在70萬左右穩定。
在真實業務場景中，可用1：1000的比例，即1台worker支撐1000台業務服務端的key探測任務，即可帶來極大的資料存儲資源節省（如對redis叢集的擴充）。
介紹
對任意突發性的無法預先感覺的熱點請求，包括并不限于熱點資料（如突發大量請求同一個商品）、熱使用者（如爬蟲、刷子）、熱接口（突發海量請求同一個接口）等，進行毫秒級精準探測到。
然後對這些熱資料、熱使用者等，推送到該應用部署的所有機器JVM記憶體中，以大幅減輕對後端資料存儲層的沖擊，并可以由用戶端決定如何使用這些熱key（譬如對熱商品做本地緩存、對熱使用者進行拒絕通路、對熱接口進行熔斷或傳回預設值）。這些熱key在整個應用叢集内保持一緻性。
核心功能： 熱資料探測并推送至叢集各個伺服器。
适用場景：
mysql熱資料本地緩存
redis熱資料本地緩存
黑名單使用者本地緩存
爬蟲使用者限流
接口、使用者次元限流
單機接口、使用者次元限流限流
叢集使用者次元限流
叢集接口次元限流
worker 端強悍的性能表現
每10秒列印一行，totalDealCount代表處理過的key總量，可以看到每10秒處理量在270萬-310萬之間，對應每秒30萬左右QPS。
僅需要很少的機器，即可完成海量key的實時探測計算推送任務。比擴容redis叢集規模成本低太多。
采用protobuf序列化後性能進一步得到提升。在秒級36萬以上時，能穩定在CPU 60%，壓測持續時長超過5小時，未見任何異常。30萬時，壓測時長超過數日，未見任何異常。
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