京东毫秒级热key探测框架设计与实践，已实战于618大促

　　在拥有大量并发用户的系统中，热key一直以来都是一个不可避免的问题。或许是突然某些商品成了爆款，或许是海量用户突然涌入某个店铺，或许是秒杀时瞬间大量开启的爬虫用户，这些突发的无法预先感知的热key都是系统潜在的巨大风险。
　　风险是什么呢？主要是数据层，其次是服务层。
　　热key对数据层的冲击显而易见，譬如数据存放在redis或者MySQL中，以redis为例，那个未知的热数据会按照hash规则被存在于某个redis分片上，平时使用时都从该分片获取它的数据。由于redis性能还不错，再加上集群模式，每秒我们假设它能支撑20万次读取，这足以支持大部分的日常使用了。但是，以京东为例的这些头部互联网公司，动辄某个爆品，会瞬间引入每秒上百万甚至数百万的请求，当然流量多数会在几秒内就消失。但就是这短短的几秒的热key，就会瞬间造成其所在redis分片集群瘫痪。原因也很简单，redis作为一个单线程的结构，所有的请求到来后都会去排队，当请求量远大于自身处理能力时，后面的请求会陷入等待、超时。由于该redis分片完全被这个key的请求给打满，导致该分片上所有其他数据操作都无法继续提供服务，也就是热key不仅仅影响自己，还会影响和它合租的数据。很显然，在这个极短的时间窗口内，我们是无法快速扩容10倍以上redis来支撑这个热点的。虽然redis已经很优秀，但面对这种场景时，往往也是redis成为最大的瓶颈。
　　热key对服务层的影响也不可小视，譬如你原本有1000台Tomcat，每台每秒能支撑1000QPS，假设数据层稳定、这样服务层每秒能承接100万个请求。但是由于某个爆品的出现、或者由于大促优惠活动，突发大批机器人以远超正常用户的速度发起极其密集的请求，这些机器人只需要很小的代价就能发出百倍于普通用户的请求量，从而大幅挤占正常用户的资源。原本能承接100万，现在来了150万，其中50万个是机器人请求，那么就导致了至少13的正常用户无法访问，带来较差的用户体验。
　　根据以上的场景，我们可以总结出来什么是有危害的热key。什么是热key
　　1、MySQL等数据库会被频繁访问的热数据
　　如爆款商品的skuId。
　　2、redis的被密集访问的key
　　如爆款商品的各维度信息，skuId、shopId等。
　　3、机器人、爬虫、刷子用户
　　如用户的userId、uuid、ip等。
　　4、某个接口地址
　　如skuquery或者更精细维度的。
　　5、用户id接口信息
　　如userIdskuquery，这代表某个用户访问某个接口的频率。
　　6、服务器id接口信息
　　如ipskuquery，这代表某台服务器某个接口被访问的频率。
　　7、用户id接口信息具体商品
　　如userIdskuqueryskuId，这代表某个用户访问某个商品的频率。
　　以上我们都称之为有风险的key，注意，我们的热key探测框架只关心key，其实就是一个字符串，随意怎么组合成这个字符串由使用者自己决定，所以该框架具备非常强的灵活性，可以完成热数据探测、限流熔断、统计等多种功能。以往热key问题怎么解决
　　我们分别以redis的热key、刷子用户、限流等典型的场景来看。
　　redis热key：
　　这种以往的解决方式比较百花齐放，比较常见的有：
　　1）上二级缓存，读取到redis的keyvalue信息后，就直接写入到jvm缓存一份，设置个过期时间，设置个淘汰策略譬如队列满时淘汰最先加入的。或者使用guavacache或caffeinecache进行单机本地缓存，整体命中率偏低。
　　2）改写redis源码加入热点探测功能，有热key时推送到jvm。问题主要是不通用，且有一定难度。
　　3）改写jedis、letture等redis客户端的jar，通过本地计算来探测热点key，是热key的就本地缓存起来并通知集群内其他机器。
　　4）其他
　　刷子爬虫用户：
　　常见的有：
　　1）日常累积后，将这批黑名单通过配置中心推送到jvm内存。存在滞后无法实时感知的问题。
　　2）通过本地累加，进行实时计算，单位时间内超过阈值的算刷子。如果服务器比较多，存在用户请求被分散，本地计算达不到甄别刷子的问题。
　　3）引入其他组件如redis，进行集中式累加计算，超过阈值的拉取到本地内存。问题就是需要频繁读写redis，依旧存在redis的性能瓶颈问题。
　　限流：
　　1）单机维度的接口限流多采用本地累加计数
　　2）集群维度的多采用第三方中间件，如sentinel
　　3）网关层的，如Nginxlua
　　综上，我们会发现虽然它们都可以归结到热key这个领域内，但是并没有一个统一的解决方案，我们更期望于有一个统一的框架，它能解决所有的对热key有实时感知的场景，最好是无论是什么key、是什么维度，只要我拼接好这个字符串，把它交给框架去探测，设定好判定为热的阈值（如2秒该字符串出现20次），则毫秒时间内，该热key就能进入到应用的jvm内存中，并且在整个服务集群内保持一致性，要有都有，要删全删。热key进内存后的优势
　　热key问题归根到底就是如何找到热key，并将热key放到jvm内存的问题。只要该key在内存里，我们就能极快地来对它做逻辑，内存访问和redis访问的速度不在一个量级。
　　譬如刷子用户，我们可以对其屏蔽、降级、限制访问速度。热接口，我们可以进行限流，返回默认值。redis的热key，我们可以极大地提高访问速度。
　　以redis访问key为例，我们可以很容易的计算出性能指标，譬如有1000台服务器，某key所在的redis集群能支撑20万s的访问，那么平均每台机器每秒大概能访问该key200次，超过的部分就会进入等待。由于redis的瓶颈，将极大地限制server的性能。
　　而如果该key是在本地内存中，读取一个内存中的值，每秒多少个万次都是很正常的，不存在任何数据层的瓶颈。当然，如果通过增加redis集群规模的形式，也能提升数据的访问上限，但问题是事先不知道热key在哪里，而全量增加redis的规模，带来的成本提升又不可接受。热key探测关键指标
　　1、实时性
　　这个很容易理解，key往往是突发性瞬间就热了，根本不给你再慢悠悠手工去配置中心添加热key再推送到jvm的机会。它大部分时间不可预知，来得也非常迅速，可能某个商家上个活动，瞬间热key就出现了。如果短时间内没能进到内存，就有redis集群被打爆的风险。
　　所以热key探测框架最重要的就是实时性，最好是某个key刚有热的苗头，在1秒内它就已经进到整个服务集群的内存里了，1秒后就不会再去密集访问redis了。同理，对于刷子用户也一样，刚开始刷，1秒内我就把它给禁掉了。
　　2、准确性
　　这个很重要，也容易实现，累加数量，做到不误探，精准探测，保证探测出的热key是完全符合用户自己设定的阈值。
　　3、集群一致性
　　这个比较重要，尤其是某些带删除key的场景，要能做到删key时整个集群内的该key都会删掉，以避免数据的错误。
　　4、高性能
　　这个是核心之一，高性能带来的就是低成本，做热key探测目的就是为了降低数据层的负载，提升应用层的性能，节省服务器资源。不然，大家直接去整体扩充redis集群规模就好了。
　　理论上，在不影响实时性的情况下，要完成实时热key探测，所消耗的机器资源越少，那么经济价值就越大。京东热key探测框架架构设计
　　在经历了多次被突发海量请求压垮数据层服务的场景，并时刻面临大量的爬虫刷子机器人用户的请求，我们根据既有经验设计开发了一套通用轻量级热key探测框架JdHotkey。
　　它很轻量级，既不改redis源码也不改redis的客户端jar包，当然，它与redis没一点关系，完全不依赖redis。它是一个独立的系统，部署后，在server代码里引入jar，之后就像使用一个本地的HashMap一样来使用它即可。
　　框架自身会完成一切，包括对待测key的上报，对热key的推送，本地热key的缓存，过期、淘汰策略等等。框架会告诉你，它是不是个热key，其他的逻辑交给你自己去实现即可。
　　它有很强的实时性，默认情况下，500ms即可探测出待测key是否热key，是热key它就会进到jvm内存中。当然，我们也提供了更快频率的设置方式，通常如果非极端场景，建议保持默认值就好，更高的频率带来了更大的资源消耗。
　　它有着强悍的性能表现，一台8核8G的机器，在承担该框架热key探测计算任务时（即下面架构图里的worker服务），每秒可以处理来自于数千台服务器发来的高达16万个的待测key，8核单机吞吐量在16万，16核机器每秒可达30万以上探测量，当然前提是cpu很稳定。高性能代表了低成本，所以我们就可以仅仅采用10台机器，即可完成每秒近300万次的key探测任务，一旦找到了热key，那该数据的访问耗时就和redis不在一个数量级了。如果是加redis集群呢？把QPS从20万提升到200万，我们又需要扩充多少台服务器呢？
　　该框架主要由4个部分组成
　　1、etcd集群
　　etcd作为一个高性能的配置中心，可以以极小的资源占用，提供高效的监听订阅服务。主要用于存放规则配置，各worker的ip地址，以及探测出的热key、手工添加的热key等。
　　2、client端jar包
　　就是在服务中添加的引用jar，引入后，就可以以便捷的方式去判断某key是否热key。同时，该jar完成了key上报、监听etcd里的rule变化、worker信息变化、热key变化，对热key进行本地caffeine缓存等。
　　3、worker端集群
　　worker端是一个独立部署的Java程序，启动后会连接etcd，并定期上报自己的ip信息，供client端获取地址并进行长连接。之后，主要就是对各个client发来的待测key进行累加计算，当达到etcd里设定的rule阈值后，将热key推送到各个client。
　　4、dashboard控制台
　　控制台是一个带可视化界面的Java程序，也是连接到etcd，之后在控制台设置各个APP的key规则，譬如2秒出现20次算热key。然后当worker探测出来热key后，会将key发往etcd，dashboard也会监听热key信息，进行入库保存记录。同时，dashboard也可以手工添加、删除热key，供各个client端监听。
　　综上，可以看到该框架没有依赖于任何定制化的组件，与redis更是毫无关系，核心就是靠netty连接，client端送出待测key，然后由各个worker完成分布式计算，算出热key后，就直接推送到client端，非常轻量级。
　　02该框架工作流程
　　1、首先搭建etcd集群
　　etcd作为全局共用的配置中心，将让所有的client能读取到完全一致的worker信息和rule信息。
　　2、启动dashboard可视化界面
　　在界面上添加各个APP的待测规则，如app1它包含两个规则，一个是userId开头的key，如userIdabc，每2秒出现20次则算热key，第二个是skuId开头的每1秒出现超过100次则算热key。只有命中规则的key才会被发送到worker进行计算。
　　3、启动worker集群
　　worker集群可以配置APP级别的隔离，也可以不隔离，做了隔离后，这个app就只能使用这几个worker，以避免其他APP在性能资源上产生竞争。worker启动后，会从etcd读取之前配置好的规则，并持续监听规则的变化。
　　然后，worker会定时上报自己的ip信息到etcd，如果一段时间没有上报，etcd会将该worker信息删掉。worker上报的ip供client进行长连接，各client以etcd里该app能用的worker信息为准进行长连接，并且会根据worker的数量将待测的key进行hash后平均分配到各个worker。
　　之后，worker就开始接收并计算各个client发来的key，当某key达到规则里设定的阈值后，将其推送到该APP全部客户端jar，之后推送到etcd一份，供dashboard监听记录。
　　4、client端
　　client端启动后会连接etcd，获取规则、获取专属的workerip信息，之后持续监听该信息。获取到ip信息后，会通过netty建立和worker的长连接。
　　client会启动一个定时任务，每500ms（可设置）就批量发送一次待测key到对应的worker机器，发送规则是key的hashcode对worker数量取余，所以固定的key肯定会发送到同一个worker。这500ms内，就是本地搜集累加待测key及其数量，到期就批量发出去即可。注意，已经热了的key不会再次发送，除非本地该key缓存已过期。
　　当worker探测出来热key后，会推送过来，框架采用caffeine进行本地缓存，会根据当初设置的rule里的过期时间进行本地过期设置。当然，如果在控制台手工新增、删除了热key，client也会监听到，并对本地caffeine进行增删。这样，各个热key在整个client集群内是保持一致性的。
　　jar包对外提供了判断是否是热key的方法，如果是热key，那么你只需要关心自己的逻辑处理就好，是限流它、是降级它访问的部分接口、还是给它返回value，都依赖于自己的逻辑处理，非常的灵活。
　　注意，我们关注的只有key本身，也就是一个字符串而已，而不关心value，我们只探测key。那么此时必然有一个疑问，如果是redis的热key，框架告诉了我哪个是热key，并没有给我value啊。是的，框架提供了是否是热key的方法，如果是redis热key，就需要用户自己去redis获取value，然后调用框架的set方法，将value也set进去就好。如果不是热key，那么就走原来的逻辑即可。所以可以将框架当成一个具备热key的HashMap但需要自己去维护value的值。
　　综上，该框架以非常轻量级的做法，实现了毫秒级热key精准探测，和集群规模一致性，适用于大量场景，任何对某些字符串有热度匹配需求的场景都可以使用。热key探测框架性能表现
　　该key已经历了多次大促压测、极端场景压测以及618大促线上使用，这期间修复了很多不常见、甚至有些匪夷所思的问题，之前也发表过相关问题总结文章。
　　这里我们仅对它的性能表现进行简单的阐述。
　　etcd端：
　　etcd性能优异，官方宣称秒级读写可达数万，实际我们使用中仅仅是热key的推送，以及其他少量信息的监听读写，负载非常轻。数千级别的客户端连接，平时秒级百来个的热key诞生，cpu占用率不超过5，大部分时间在1左右。
　　worker端：
　　worker端是该框架最核心的一环，也是承载分布式计算压力最大的部分，需要根据秒级各client发来的key总量来进行资源分配。譬如每秒有100万个key待测，那么我们需要知道单个worker的处理能力，然后决定分配多少个worker机器来均分这些计算任务。
　　这一块也是调优的核心地方，越高的qps，就是越低的成本。我简单列举一些之前的测试数据。
　　8核8G的worker单机场景负载，totalDealCount为累计计算过的key数量（进行完累加、推送热key到client等完毕后，数量1），totalReceiveCount为累计收到的key数量（刚收到尚未参与计算）。expireCount为收到时从客户端发出到worker收到已经超过5秒，不参与计算的key数量。
　　以上每10秒打印一次，可以看到处理量每10秒大概是160万次。
　　机器cpu占有率达到70左右，高峰地方多是gc导致，整体到这个压力级别，我们认为它已经不能再大幅加压了。
　　换用16核16G机器后，同样的数据量即10秒160万不变，16核机器要轻松的多。
　　cpu占有率在30多，整体负载比较轻，加大数据源后。
　　10秒达到200万时，cpu上升至40多，说明还有继续增加压力的空间。后续经过极限压力写入，我们验证了单机在30万以上QPS情况下可稳定工作半小时以上，但CPU负载已很高，存在不确定性风险，这样的性能表现足以应对大部分突发场景。
　　综上，我们可以给出性能的简单结论，使用8核的worker机器，单机每秒可处理每秒10万级别的key探测计算和推送任务。使用16核的机器，可较为轻松应对20万每秒的处理任务。
　　用户可以根据该性能标准，来分配相应的worker数量。譬如你的应用每秒有100万个请求，你要探测的维度有userId、skuId两个，那么就需要自己去估算大概有多少个skuId和userId，假如100万个请求分别来自于100万个不同的用户、每个用户都访问了不同的sku，那么就是200万的待测key。所以你需要10台worker会比较稳妥。