redis数据倾斜的原因以及应对方案 JD开源hotkey的源码解析

1 前言

之前旁边的小伙伴问我热点数据相关问题，在给他粗略的讲解一波redis数据倾斜的案例之后，自己也顺道回顾了一些关于热点数据处理的方法论，同时也想起去年所学习JD开源项目hotkey——专门用来解决热点数据问题的框架。在这里结合两者所关联到的知识点，通过几个小图和部分粗略的讲解，来让大家了解相关方法论以及hotkey的源码解析。

2 Redis数据倾斜

2.1 定义与危害

先说说数据倾斜的定义，借用百度词条的解释:
对于集群系统，一般缓存是分布式的，即不同节点负责一定范围的缓存数据。我们把缓存数据分散度不够，导致大量的缓存数据集中到了一台或者几台服务节点上，称为数据倾斜。一般来说数据倾斜是由于负载均衡实施的效果不好引起的。
从上面的定义中可以得知，数据倾斜的原因一般是因为LB的效果不好，导致部分节点数据量非常集中。

那这又会有什么危害呢?
如果发生了数据倾斜，那么保存了大量数据，或者是保存了热点数据的实例的处理压力就会增大，速度变慢，甚至还可能会引起这个实例的内存资源耗尽，从而崩溃。这是我们在应用切片集群时要避免的。

2.2 数据倾斜的分类

2.2.1 数据量倾斜(写入倾斜)

1.图示

如图，在某些情况下，实例上的数据分布不均衡，某个实例上的数据特别多。

2.bigkey导致倾斜

某个实例上正好保存了 bigkey。bigkey 的 value 值很大（String 类型），或者是 bigkey 保存了大量集合元素（集合类型），会导致这个实例的数据量增加，内存资源消耗也相应增加。

应对方法

在业务层生成数据时，要尽量避免把过多的数据保存在同一个键值对中。

如果 bigkey 正好是集合类型，还有一个方法，就是把 bigkey 拆分成很多个小的集合类型数据，分散保存在不同的实例上。

3.Slot分配不均导致倾斜

先简单的介绍一下slot的概念，slot其实全名是Hash Slot(哈希槽)，在Redis Cluster切片集群中一共有16384 个 Slot，这些哈希槽类似于数据分区，每个键值对都会根据它的 key，被映射到一个哈希槽中。Redis Cluster 方案采用哈希槽来处理数据和实例之间的映射关系。

一张图来解释，数据、哈希槽、实例这三者的映射分布情况。

这里的CRC16(city)%16384可以简单的理解为将key1根据CRC16算法取hash值然后对slot个数取模，得到的就是slot位置为14484，他所对应的实例节点是第三个。
运维在构建切片集群时候，需要手动分配哈希槽，并且把16384 个槽都分配完，否则 Redis 集群无法正常工作。由于是手动分配，则可能会导致部分实例所分配的slot过多，导致数据倾斜。

应对方法
使用CLUSTER SLOTS 命令来查看slot分配情况，使用CLUSTER SETSLOT，CLUSTER GETKEYSINSLOT，MIGRATE这三个命令来进行slot数据的迁移，具体内容不再这里细说，感兴趣的同学可以自行学习一下。

4.Hash Tag导致倾斜

Hash Tag 定义 :指当一个key包含 {} 的时候，就不对整个key做hash，而仅对 {} 包括的字符串做hash。

假设hash算法为sha1。对user:{user1}:ids和user:{user1}:tweets，其hash值都等同于sha1(user1)。

Hash Tag 优势 :如果不同 key 的 Hash Tag 内容都是一样的，那么，这些 key 对应的数据会被映射到同一个 Slot 中，同时会被分配到同一个实例上。

Hash Tag 劣势 :如果不合理使用，会导致大量的数据可能被集中到一个实例上发生数据倾斜，集群中的负载不均衡。

2.2.2 数据访问倾斜(读取倾斜-热key问题)

一般来说数据访问倾斜就是热key问题导致的，如何处理redis热key问题也是面试中常会问到的。所以了解相关概念及方法论也是不可或缺的一环。

1.图示

如图，虽然每个集群实例上的数据量相差不大，但是某个实例上的数据是热点数据，被访问得非常频繁。
但是为啥会有热点数据的产生呢？

2.产生热key的原因及危害

1)用户消费的数据远大于生产的数据（热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播）。
在日常工作生活中一些突发的的事件，例如：双十一期间某些热门商品的降价促销，当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时，会形成一个较大的需求量，这种情况下就会造成热点问题。
同理，被大量刊发、浏览的热点新闻、热点评论、明星直播等，这些典型的读多写少的场景也会产生热点问题。
2)请求分片集中，超过单 Server 的性能极限。
在服务端读数据进行访问时，往往会对数据进行分片切分，此过程中会在某一主机 Server 上对相应的 Key 进行访问，当访问超过 Server 极限时，就会导致热点 Key 问题的产生。

如果热点过于集中，热点 Key 的缓存过多，超过目前的缓存容量时，就会导致缓存分片服务被打垮现象的产生。当缓存服务崩溃后，此时再有请求产生，会缓存到后台 DB 上，由于DB 本身性能较弱，在面临大请求时很容易发生请求穿透现象，会进一步导致雪崩现象，严重影响设备的性能。

3.常用的热key问题解决办法:

解决方案一: 备份热key
可以把热点数据复制多份，在每一个数据副本的 key 中增加一个随机后缀，让它和其它副本数据不会被映射到同一个 Slot 中。
这里相当于把一份数据复制到其他实例上，这样在访问的时候也增加随机前缀，将对一个实例的访问压力，均摊到其他实例上
例如:
我们在放入缓存时就将对应业务的缓存key拆分成多个不同的key。如下图所示，我们首先在更新缓存的一侧，将key拆成N份，比如一个key名字叫做”good_100”，那我们就可以把它拆成四份，“good_100_copy1”、“good_100_copy2”、“good_100_copy3”、“good_100_copy4”，每次更新和新增时都需要去改动这N个key，这一步就是拆key。

对于service端来讲，我们就需要想办法尽量将自己访问的流量足够的均匀。
如何给自己即将访问的热key上加入后缀？几种办法，根据本机的ip或mac地址做hash，之后的值与拆key的数量做取余，最终决定拼接成什么样的key后缀，从而打到哪台机器上；服务启动时的一个随机数对拆key的数量做取余。
伪代码如下:

 

 

const M = N * 2

//生成随机数

random = GenRandom(0, M)

//构造备份新key

bakHotKey = hotKey + “_” + random

data = redis.GET(bakHotKey)

if data == NULL {

data = GetFromDB()

redis.SET(bakHotKey, expireTime + GenRandom(0,5))

}

解决方案二: 本地缓存+动态计算自动发现热点缓存 基本流程图

该方案通过主动发现热点并对其进行存储来解决热点 Key 的问题。首先 Client 也会访问 SLB，并且通过 SLB 将各种请求分发至 Proxy 中，Proxy 会按照基于路由的方式将请求转发至后端的 Redis 中。 在热点 key 的解决上是采用在服务端增加缓存的方式进行。具体来说就是在 Proxy 上增加本地缓存，本地缓存采用 LRU 算法来缓存热点数据，后端节点增加热点数据计算模块来返回热点数据。

Proxy 架构的主要有以下优点：

Proxy 本地缓存热点，读能力可水平扩展

DB 节点定时计算热点数据集合

DB 反馈 Proxy 热点数据

对客户端完全透明，不需做任何兼容

热点数据的发现与存储

对于热点数据的发现，首先会在一个周期内对 Key 进行请求统计，在达到请求量级后会对热点 Key 进行热点定位，并将所有的热点 Key 放入一个小的 LRU 链表内，在通过 Proxy 请求进行访问时，若 Redis 发现待访点是一个热点，就会进入一个反馈阶段，同时对该数据进行标记。 可以使用一个etcd或者zk集群来存储反馈的热点数据，然后本地所有节点监听该热点数据，进而加载到本地JVM缓存中。

热点数据的获取

在热点 Key 的处理上主要分为写入跟读取两种形式，在数据写入过程当 SLB 收到数据 K1 并将其通过某一个 Proxy 写入一个 Redis，完成数据的写入。 假若经过后端热点模块计算发现 K1 成为热点 key 后， Proxy 会将该热点进行缓存，当下次客户端再进行访问 K1 时，可以不经 Redis。 最后由于 proxy 是可以水平扩充的，因此可以任意增强热点数据的访问能力。

最佳成熟方案: JD开源hotKey 这是目前较为成熟的自动探测热key、分布式一致性缓存解决方案。原理就是在client端做洞察，然后上报对应hotkey，server端检测到后，将对应hotkey下发到对应服务端做本地缓存，并且能保证本地缓存和远程缓存的一致性。

在这里咱们就不细谈了，这篇文章的第三部分:JD开源hotkey源码解析里面会带领大家了解其整体原理。

3 JD开源hotkey—自动探测热key、分布式一致性缓存解决方案

3.1 解决痛点

从上面可知，热点key问题在并发量比较高的系统中(特别是做秒杀活动)出现的频率会比较高，对系统带来的危害也很大。 那么针对此，hotkey诞生的目的是什么？需要解决的痛点是什么？以及它的实现原理。

在这里引用项目上的一段话来概述: 对任意突发性的无法预先感知的热点数据，包括并不限于热点数据（如突发大量请求同一个商品）、热用户（如恶意爬虫刷子）、热接口（突发海量请求同一个接口）等，进行毫秒级精准探测到。然后对这些热数据、热用户等，推送到所有服务端JVM内存中，以大幅减轻对后端数据存储层的冲击，并可以由使用者决定如何分配、使用这些热key（譬如对热商品做本地缓存、对热用户进行拒绝访问、对热接口进行熔断或返回默认值）。这些热数据在整个服务端集群内保持一致性，并且业务隔离。

核心功能：热数据探测并推送至集群各个服务器

3.2 集成方式

集成方式在这里就不详述了，感兴趣的同学可以自行搜索。

3.3 源码解析

3.3.1 架构简介

1.全景图一览

流程介绍:

客户端通过引用hotkey的client包，在启动的时候上报自己的信息给worker，同时和worker之间建立长连接。定时拉取配置中心上面的规则信息和worker集群信息。

客户端调用hotkey的ishot()的方法来首先匹配规则，然后统计是不是热key。

通过定时任务把热key数据上传到worker节点。

worker集群在收取到所有关于这个key的数据以后（因为通过hash来决定key 上传到哪个worker的，所以同一个key只会在同一个worker节点上），在和定义的规则进行匹配后判断是不是热key，如果是则推送给客户端，完成本地缓存。

2.角色构成

这里直接借用作者的描述: 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20次算热。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。

3.hotkey工程结构

3.3.2 client端

主要从下面三个方面来解析源码:

4.客户端启动器

1）启动方式

 

 

@PostConstruct

public void init() {

ClientStarter.Builder builder = new ClientStarter.Builder();

ClientStarter starter = builder.setAppName(appName).setEtcdServer(etcd).build();

starter.startPipeline();

}

appName:是这个应用的名称，一般为${spring.application.name}的值，后续所有的配置都以此为开头 etcd:是etcd集群的地址，用逗号分隔，配置中心。 还可以看到ClientStarter实现了建造者模式，使代码更为简介。

2）核心入口 com.jd.platform.hotkey.client.ClientStarter#startPipeline

 

 

/**

* 启动监听etcd

*/

public void startPipeline() {

JdLogger.info(getClass(), "etcdServer:" + etcdServer);

//设置caffeine的最大容量

Context.CAFFEINE_SIZE = caffeineSize;

//设置etcd地址

EtcdConfigFactory.buildConfigCenter(etcdServer);

//开始定时推送

PushSchedulerStarter.startPusher(pushPeriod);

PushSchedulerStarter.startCountPusher(10);

//开启worker重连器

WorkerRetryConnector.retryConnectWorkers();

registEventBus();

EtcdStarter starter = new EtcdStarter();

//与etcd相关的监听都开启

starter.start();

}

该方法主要有五个功能:

① 设置本地缓存(caffeine)的最大值，并创建etcd实例

 

 

//设置caffeine的最大容量

Context.CAFFEINE_SIZE = caffeineSize;

//设置etcd地址

EtcdConfigFactory.buildConfigCenter(etcdServer);

caffeineSize是本地缓存的最大值，在启动的时候可以设置，不设置默认为200000。 etcdServer是上面说的etcd集群地址。

Context可以理解为一个配置类，里面就包含两个字段:

 

 

public class Context {

public static String APP_NAME;

public static int CAFFEINE_SIZE;

}

EtcdConfigFactory是ectd配置中心的工厂类

 

 

public class EtcdConfigFactory {

private static IConfigCenter configCenter;

private EtcdConfigFactory() {}

public static IConfigCenter configCenter() {

return configCenter;

}

public static void buildConfigCenter(String etcdServer) {

//连接多个时，逗号分隔

configCenter = JdEtcdBuilder.build(etcdServer);

}

}

通过其configCenter()方法获取创建etcd实例对象，IConfigCenter接口封装了etcd实例对象的行为(包括基本的crud、监控、续约等)

② 创建并启动定时任务:PushSchedulerStarter

 

 

//开始定时推送

PushSchedulerStarter.startPusher(pushPeriod);//每0.5秒推送一次待测key

PushSchedulerStarter.startCountPusher(10);//每10秒推送一次数量统计,不可配置

pushPeriod是推送的间隔时间，可以再启动的时候设置，最小为0.05s，推送越快，探测的越密集，会越快探测出来，但对client资源消耗相应增大

PushSchedulerStarter类

 

 

/**

* 每0.5秒推送一次待测key

*/

public static void startPusher(Long period) {

if (period == null || period <= 0) {

period = 500L;

}

@SuppressWarnings("PMD.ThreadPoolCreationRule")

ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor(new NamedThreadFactory("hotkey-pusher-service-executor", true));

scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(() -> {

//热key的收集器

IKeyCollector collectHK = KeyHandlerFactory.getCollector();

//这里相当于每0.5秒，通过netty来给worker来推送收集到的热key的信息，主要是一些热key的元数据信息(热key来源的app和key的类型和是否是删除事件，还有该热key的上报次数)

//这里面还有就是该热key在每次上报的时候都会生成一个全局的唯一id，还有该热key每次上报的创建时间是在netty发送的时候来生成，同一批次的热key时间是相同的

List hotKeyModels = collectHK.lockAndGetResult();

if(CollectionUtil.isNotEmpty(hotKeyModels)){

//积攒了半秒的key集合，按照hash分发到不同的worker

KeyHandlerFactory.getPusher().send(Context.APP_NAME, hotKeyModels);

collectHK.finishOnce();

}

},0, period, TimeUnit.MILLISECONDS);

}

/**

* 每10秒推送一次数量统计

*/

public static void startCountPusher(Integer period) {

if (period == null || period <= 0) {

period = 10;

}

@SuppressWarnings("PMD.ThreadPoolCreationRule")

ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor(new NamedThreadFactory("hotkey-count-pusher-service-executor", true));

scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(() -> {

IKeyCollector collectHK = KeyHandlerFactory.getCounter();

List keyCountModels = collectHK.lockAndGetResult();

if(CollectionUtil.isNotEmpty(keyCountModels)){

//积攒了10秒的数量，按照hash分发到不同的worker

KeyHandlerFactory.getPusher().sendCount(Context.APP_NAME, keyCountModels);

collectHK.finishOnce();

}

},0, period, TimeUnit.SECONDS);

}

从上面两个方法可知，都是通过定时线程池来实现定时任务的，都是守护线程。

咱们重点关注一下KeyHandlerFactory类，它是client端设计的一个比较巧妙的地方，从类名上直译为key处理工厂。具体的实例对象是DefaultKeyHandler:

 

 

public class DefaultKeyHandler {

//推送HotKeyMsg消息到Netty的推送者

private IKeyPusher iKeyPusher = new NettyKeyPusher();

//待测key的收集器，这里面包含两个map，key主要是热key的名字,value主要是热key的元数据信息(比如:热key来源的app和key的类型和是否是删除事件)

private IKeyCollector iKeyCollector = new TurnKeyCollector();

//数量收集器,这里面包含两个map，这里面key是相应的规则,HitCount里面是这个规则的总访问次数和热后访问次数

private IKeyCollector iKeyCounter = new TurnCountCollector();

public IKeyPusher keyPusher() {

return iKeyPusher;

}

public IKeyCollector keyCollector() {

return iKeyCollector;

}

public IKeyCollector keyCounter() {

return iKeyCounter;

}

}

这里面有三个成员对象，分别是封装推送消息到netty的NettyKeyPusher、待测key收集器TurnKeyCollector、数量收集器TurnCountCollector，其中后两者都实现了接口IKeyCollector，能对hotkey的处理起到有效的聚合，充分体现了代码的高内聚。 先来看看封装推送消息到netty的NettyKeyPusher:

 

 

/**

* 将msg推送到netty的pusher

* @author wuweifeng wrote on 2020-01-06

* @version 1.0

*/

public class NettyKeyPusher implements IKeyPusher {

@Override

public void send(String appName, List list) {

//积攒了半秒的key集合，按照hash分发到不同的worker

long now = System.currentTimeMillis();

Map> map = new HashMap<>();

for(HotKeyModel model : list) {

model.setCreateTime(now);

Channel channel = WorkerInfoHolder.chooseChannel(model.getKey());

if (channel == null) {

continue;

}

List newList = map.computeIfAbsent(channel, k -> new ArrayList<>());

newList.add(model);

}

for (Channel channel : map.keySet()) {

try {

List batch = map.get(channel);

HotKeyMsg hotKeyMsg = new HotKeyMsg(MessageType.REQUEST_NEW_KEY, Context.APP_NAME);

hotKeyMsg.setHotKeyModels(batch);

channel.writeAndFlush(hotKeyMsg).sync();

} catch (Exception e) {

try {

InetSocketAddress insocket = (InetSocketAddress) channel.remoteAddress();

JdLogger.error(getClass(),"flush error " + insocket.getAddress().getHostAddress());

} catch (Exception ex) {

JdLogger.error(getClass(),"flush error");

}

}

}

}

@Override

public void sendCount(String appName, List list) {

//积攒了10秒的数量，按照hash分发到不同的worker

long now = System.currentTimeMillis();

Map> map = new HashMap<>();

for(KeyCountModel model : list) {

model.setCreateTime(now);

Channel channel = WorkerInfoHolder.chooseChannel(model.getRuleKey());

if (channel == null) {

continue;

}

List newList = map.computeIfAbsent(channel, k -> new ArrayList<>());

newList.add(model);

}

for (Channel channel : map.keySet()) {

try {

List batch = map.get(channel);

HotKeyMsg hotKeyMsg = new HotKeyMsg(MessageType.REQUEST_HIT_COUNT, Context.APP_NAME);

hotKeyMsg.setKeyCountModels(batch);

channel.writeAndFlush(hotKeyMsg).sync();

} catch (Exception e) {

try {

InetSocketAddress insocket = (InetSocketAddress) channel.remoteAddress();

JdLogger.error(getClass(),"flush error " + insocket.getAddress().getHostAddress());

} catch (Exception ex) {

JdLogger.error(getClass(),"flush error");

}

}

}

}

}

send(String appName, List list) 主要是将TurnKeyCollector收集的待测key通过netty推送给worker，HotKeyModel对象主要是一些热key的元数据信息(热key来源的app和key的类型和是否是删除事件，还有该热key的上报次数) sendCount(String appName, List list) 主要是将TurnCountCollector收集的规则所对应的key通过netty推送给worker，KeyCountModel对象主要是一些key所对应的规则信息以及访问次数等 WorkerInfoHolder.chooseChannel(model.getRuleKey()) 根据hash算法获取key对应的服务器，分发到对应服务器相应的Channel 连接，所以服务端可以水平无限扩容，毫无压力问题。

再来分析一下key收集器:TurnKeyCollector与TurnCountCollector: 实现IKeyCollector接口:

 

 

/**

* 对hotkey进行聚合

* @author wuweifeng wrote on 2020-01-06

* @version 1.0

*/

public interface IKeyCollector {

/**

* 锁定后的返回值

*/

List lockAndGetResult();

/**

* 输入的参数

*/

void collect(T t);

void finishOnce();

}

lockAndGetResult() 主要是获取返回collect方法收集的信息，并将本地暂存的信息清空，方便下个统计周期积攒数据。 collect(T t) 顾名思义他是收集api调用的时候，将收集的到key信息放到本地存储。 finishOnce() 该方法目前实现都是空，无需关注。

待测key收集器:TurnKeyCollector

 

 

public class TurnKeyCollector implements IKeyCollector {

//这map里面的key主要是热key的名字,value主要是热key的元数据信息(比如:热key来源的app和key的类型和是否是删除事件)

private ConcurrentHashMap map0 = new ConcurrentHashMap<>();

private ConcurrentHashMap map1 = new ConcurrentHashMap<>();

private AtomicLong atomicLong = new AtomicLong(0);

@Override

public List lockAndGetResult() {

//自增后，对应的map就会停止被写入，等待被读取

atomicLong.addAndGet(1);

List list;

//可以观察这里与collect方法里面的相同位置，会发现一个是操作map0一个是操作map1，这样保证在读map的时候，不会阻塞写map，

//两个map同时提供轮流提供读写能力，设计的很巧妙，值得学习

if (atomicLong.get() % 2 == 0) {

list = get(map1);

map1.clear();

} else {

list = get(map0);

map0.clear();

}

return list;

}

private List get(ConcurrentHashMap map) {

return CollectionUtil.list(false, map.values());

}

@Override

public void collect(HotKeyModel hotKeyModel) {

String key = hotKeyModel.getKey();

if (StrUtil.isEmpty(key)) {

return;

}

if (atomicLong.get() % 2 == 0) {

//不存在时返回null并将key-value放入，已有相同key时，返回该key对应的value，并且不覆盖

HotKeyModel model = map0.putIfAbsent(key, hotKeyModel);

if (model != null) {

//增加该hotMey上报的次数

model.add(hotKeyModel.getCount());

}

} else {

HotKeyModel model = map1.putIfAbsent(key, hotKeyModel);

if (model != null) {

model.add(hotKeyModel.getCount());

}

}

}

@Override

public void finishOnce() {}

}

可以看到该类中有两个ConcurrentHashMap和一个AtomicLong，通过对AtomicLong来自增，然后对2取模，来分别控制两个map的读写能力，保证每个map都能做读写，并且同一个map不能同时读写，这样可以避免并发集合读写不阻塞，这一块无锁化的设计还是非常巧妙的，极大的提高了收集的吞吐量。 key数量收集器:TurnCountCollector 这里的设计与TurnKeyCollector大同小异，咱们就不细谈了。值得一提的是它里面有个并行处理的机制，当收集的数量超过DATA_CONVERT_SWITCH_THRESHOLD=5000的阈值时，lockAndGetResult处理是使用java Stream并行流处理，提升处理的效率。

③ 开启worker重连器

 

 

//开启worker重连器

WorkerRetryConnector.retryConnectWorkers();

public class WorkerRetryConnector {

/**

* 定时去重连没连上的workers

*/

public static void retryConnectWorkers() {

@SuppressWarnings("PMD.ThreadPoolCreationRule")

ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor(new NamedThreadFactory("worker-retry-connector-service-executor", true));

//开启拉取etcd的worker信息，如果拉取失败，则定时继续拉取

scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(WorkerRetryConnector::reConnectWorkers, 30, 30, TimeUnit.SECONDS);

}

private static void reConnectWorkers() {

List nonList = WorkerInfoHolder.getNonConnectedWorkers();

if (nonList.size() == 0) {

return;

}

JdLogger.info(WorkerRetryConnector.class, "trying to reConnect to these workers :" + nonList);

NettyClient.getInstance().connect(nonList);//这里会触发netty连接方法channelActive

}

}

也是通过定时线程来执行，默认时间间隔是30s，不可设置。 通过WorkerInfoHolder来控制client的worker连接信息，连接信息是个List，用的CopyOnWriteArrayList，毕竟是一个读多写少的场景，类似与元数据信息。

 

 

/**

* 保存worker的ip地址和Channel的映射关系，这是有序的。每次client发送消息时，都会根据该map的size进行hash

* 如key-1就发送到workerHolder的第1个Channel去，key-2就发到第2个Channel去

*/

private static final List WORKER_HOLDER = new CopyOnWriteArrayList<>();

④ 注册EventBus事件订阅者

 

 

private void registEventBus() {

//netty连接器会关注WorkerInfoChangeEvent事件

EventBusCenter.register(new WorkerChangeSubscriber());

//热key探测回调关注热key事件

EventBusCenter.register(new ReceiveNewKeySubscribe());

//Rule的变化的事件

EventBusCenter.register(new KeyRuleHolder());

}

使用guava的EventBus事件消息总线，利用发布/订阅者模式来对项目进行解耦。它可以利用很少的代码，来实现多组件间通信。 基本原理图如下:

监听worker信息变动:WorkerChangeSubscriber

 

 

/**

* 监听worker信息变动

*/

@Subscribe

public void connectAll(WorkerInfoChangeEvent event) {

List addresses = event.getAddresses();

if (addresses == null) {

addresses = new ArrayList<>();

}

WorkerInfoHolder.mergeAndConnectNew(addresses);

}

/**

* 当client与worker的连接断开后，删除

*/

@Subscribe

public void channelInactive(ChannelInactiveEvent inactiveEvent) {

//获取断线的channel

Channel channel = inactiveEvent.getChannel();

InetSocketAddress socketAddress = (InetSocketAddress) channel.remoteAddress();

String address = socketAddress.getHostName() + ":" + socketAddress.getPort();

JdLogger.warn(getClass(), "this channel is inactive : " + socketAddress + " trying to remove this connection");

WorkerInfoHolder.dealChannelInactive(address);

}

监听热key回调事件:ReceiveNewKeySubscribe

 

 

private ReceiveNewKeyListener receiveNewKeyListener = new DefaultNewKeyListener();

@Subscribe

public void newKeyComing(ReceiveNewKeyEvent event) {

HotKeyModel hotKeyModel = event.getModel();

if (hotKeyModel == null) {

return;

}

//收到新key推送

if (receiveNewKeyListener != null) {

receiveNewKeyListener.newKey(hotKeyModel);

}

}

该方法会收到新的热key订阅事件之后，会将其加入到KeyHandlerFactory的收集器里面处理。

核心处理逻辑

 

 

@Override

public void newKey(HotKeyModel hotKeyModel) {

long now = System.currentTimeMillis();

//如果key到达时已经过去1秒了，记录一下。手工删除key时，没有CreateTime

if (hotKeyModel.getCreateTime() != 0 && Math.abs(now - hotKeyModel.getCreateTime()) > 1000) {

JdLogger.warn(getClass(), "the key comes too late : " + hotKeyModel.getKey() + " now " +

+now + " keyCreateAt " + hotKeyModel.getCreateTime());

}

if (hotKeyModel.isRemove()) {

//如果是删除事件，就直接删除

deleteKey(hotKeyModel.getKey());

return;

}

//已经是热key了，又推过来同样的热key，做个日志记录，并刷新一下

if (JdHotKeyStore.isHot(hotKeyModel.getKey())) {

JdLogger.warn(getClass(), "receive repeat hot key ：" + hotKeyModel.getKey() + " at " + now);

}

addKey(hotKeyModel.getKey());

}

private void deleteKey(String key) {

CacheFactory.getNonNullCache(key).delete(key);

}

private void addKey(String key) {

ValueModel valueModel = ValueModel.defaultValue(key);

if (valueModel == null) {

//不符合任何规则

deleteKey(key);

return;

}

//如果原来该key已经存在了，那么value就被重置，过期时间也会被重置。如果原来不存在，就新增的热key

JdHotKeyStore.setValueDirectly(key, valueModel);

}

如果该HotKeyModel里面是删除事件，则获取RULE_CACHE_MAP里面该key超时时间对应的caffeine，然后从中删除该key缓存，然后返回(这里相当于删除了本地缓存)。

如果不是删除事件，则在RULE_CACHE_MAP对应的caffeine缓存中添加该key的缓存。

这里有个注意点，如果不为删除事件，调用addKey()方法在caffeine增加缓存的时候，value是一个魔术值0x12fcf76，这个值只代表加了这个缓存，但是这个缓存在查询的时候相当于为null。

监听Rule的变化事件:KeyRuleHolder

可以看到里面有两个成员属性:RULE_CACHE_MAP，KEY_RULES

 

 

/**

* 保存超时时间和caffeine的映射，key是超时时间，value是caffeine[(String,Object)]

*/

private static final ConcurrentHashMap RULE_CACHE_MAP = new ConcurrentHashMap<>();

/**

* 这里KEY_RULES是保存etcd里面该appName所对应的所有rule

*/

private static final List KEY_RULES = new ArrayList<>();

ConcurrentHashMap RULE_CACHE_MAP:

保存超时时间和caffeine的映射，key是超时时间，value是caffeine[(String,Object)]。

巧妙的设计:这里将key的过期时间作为分桶策略，这样同一个过期时间的key就会在一个桶(caffeine)里面，这里面每一个caffeine都是client的本地缓存，也就是说hotKey的本地缓存的KV实际上是存储在这里面的。

List KEY_RULES:

这里KEY_RULES是保存etcd里面该appName所对应的所有rule。

具体监听KeyRuleInfoChangeEvent事件方法:

 

 

@Subscribe

public void ruleChange(KeyRuleInfoChangeEvent event) {

JdLogger.info(getClass(), "new rules info is :" + event.getKeyRules());

List ruleList = event.getKeyRules();

if (ruleList == null) {

return;

}

putRules(ruleList);

}

核心处理逻辑

 

 

/**

* 所有的规则，如果规则的超时时间变化了，会重建caffeine

*/

public static void putRules(List keyRules) {

synchronized (KEY_RULES) {

//如果规则为空，清空规则表

if (CollectionUtil.isEmpty(keyRules)) {

KEY_RULES.clear();

RULE_CACHE_MAP.clear();

return;

}

KEY_RULES.clear();

KEY_RULES.addAll(keyRules);

Set durationSet = keyRules.stream().map(KeyRule::getDuration).collect(Collectors.toSet());

for (Integer duration : RULE_CACHE_MAP.keySet()) {

//先清除掉那些在RULE_CACHE_MAP里存的，但是rule里已没有的

if (!durationSet.contains(duration)) {

RULE_CACHE_MAP.remove(duration);

}

}

//遍历所有的规则

for (KeyRule keyRule : keyRules) {

int duration = keyRule.getDuration();

//这里如果RULE_CACHE_MAP里面没有超时时间为duration的value，则新建一个放入到RULE_CACHE_MAP里面

//比如RULE_CACHE_MAP本来就是空的，则在这里来构建RULE_CACHE_MAP的映射关系

//TODO 如果keyRules里面包含相同duration的keyRule，则也只会建一个key为duration,value为caffeine，其中caffeine是(string,object)

if (RULE_CACHE_MAP.get(duration) == null) {

LocalCache cache = CacheFactory.build(duration);

RULE_CACHE_MAP.put(duration, cache);

}

}

}

}

使用synchronized关键字来保证线程安全;

如果规则为空，清空规则表(RULE_CACHE_MAP、KEY_RULES);

使用传递进来的keyRules来覆盖KEY_RULES;

清除掉RULE_CACHE_MAP里面在keyRules没有的映射关系;

遍历所有的keyRules，如果RULE_CACHE_MAP里面没有相关的超时时间key，则在里面赋值;

⑤ 启动EtcdStarter(etcd连接管理器)

 

 

EtcdStarter starter = new EtcdStarter();

//与etcd相关的监听都开启

starter.start();

public void start() {

fetchWorkerInfo();

fetchRule();

startWatchRule();

//监听热key事件，只监听手工添加、删除的key

startWatchHotKey();

}

fetchWorkerInfo() 从etcd里面拉取worker集群地址信息allAddress，并更新WorkerInfoHolder里面的WORKER_HOLDER

 

 

/**

* 每隔30秒拉取worker信息

*/

private void fetchWorkerInfo() {

ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();

//开启拉取etcd的worker信息，如果拉取失败，则定时继续拉取

scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(() -> {

JdLogger.info(getClass(), "trying to connect to etcd and fetch worker info");

fetch();

}, 0, 30, TimeUnit.SECONDS);

}

使用定时线程池来执行，单线程。

定时从etcd里面获取，地址/jd/workers/+$appName或default，时间间隔不可设置，默认30秒，这里面存储的是worker地址的ip+port。

发布WorkerInfoChangeEvent事件。

备注:地址有$appName或default，在worker里面配置，如果把worker放到某个appName下，则该worker只会参与该app的计算。

fetchRule() 定时线程来执行，单线程，时间间隔不可设置，默认是5秒，当拉取规则配置和手动配置的hotKey成功后，该线程被终止(也就是说只会成功执行一次)，执行失败继续执行

 

 

private void fetchRule() {

ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();

//开启拉取etcd的worker信息，如果拉取失败，则定时继续拉取

scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(() -> {

JdLogger.info(getClass(), "trying to connect to etcd and fetch rule info");

boolean success = fetchRuleFromEtcd();

if (success) {

//拉取已存在的热key

fetchExistHotKey();

//这里如果拉取规则和拉取手动配置的hotKey成功之后，则该定时执行线程停止

scheduledExecutorService.shutdown();

}

}, 0, 5, TimeUnit.SECONDS);

}

fetchRuleFromEtcd()

从etcd里面获取该appName配置的rule规则，地址/jd/rules/+$appName。

如果查出来规则rules为空，会通过发布KeyRuleInfoChangeEvent事件来清空本地的rule配置缓存和所有的规则key缓存。

发布KeyRuleInfoChangeEvent事件。

fetchExistHotKey()

从etcd里面获取该appName手动配置的热key，地址/jd/hotkeys/+$appName。

发布ReceiveNewKeyEvent事件，并且内容HotKeyModel不是删除事件。

startWatchRule()

 

 

/**

* 异步监听rule规则变化

*/

private void startWatchRule() {

ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();

executorService.submit(() -> {

JdLogger.info(getClass(), "--- begin watch rule change ----");

try {

IConfigCenter configCenter = EtcdConfigFactory.configCenter();

KvClient.WatchIterator watchIterator = configCenter.watch(ConfigConstant.rulePath + Context.APP_NAME);

//如果有新事件，即rule的变更，就重新拉取所有的信息

while (watchIterator.hasNext()) {

//这句必须写，next会让他卡住，除非真的有新rule变更

WatchUpdate watchUpdate = watchIterator.next();

List eventList = watchUpdate.getEvents();

JdLogger.info(getClass(), "rules info changed. begin to fetch new infos. rule change is " + eventList);

//全量拉取rule信息

fetchRuleFromEtcd();

}

} catch (Exception e) {

JdLogger.error(getClass(), "watch err");

}

});

}

异步监听rule规则变化，使用etcd监听地址为/jd/rules/+$appName的节点变化。

使用线程池，单线程，异步监听rule规则变化，如果有事件变化，则调用fetchRuleFromEtcd()方法。

startWatchHotKey() 异步开始监听热key变化信息，使用etcd监听地址前缀为/jd/hotkeys/+$appName

 

 

/**

* 异步开始监听热key变化信息，该目录里只有手工添加的key信息

*/

private void startWatchHotKey() {

ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();

executorService.submit(() -> {

JdLogger.info(getClass(), "--- begin watch hotKey change ----");

IConfigCenter configCenter = EtcdConfigFactory.configCenter();

try {

KvClient.WatchIterator watchIterator = configCenter.watchPrefix(ConfigConstant.hotKeyPath + Context.APP_NAME);

//如果有新事件，即新key产生或删除

while (watchIterator.hasNext()) {

WatchUpdate watchUpdate = watchIterator.next();

List eventList = watchUpdate.getEvents();

KeyValue keyValue = eventList.get(0).getKv();

Event.EventType eventType = eventList.get(0).getType();

try {

//从这个地方可以看出,etcd给的返回是节点的全路径，而我们需要的key要去掉前缀

String key = keyValue.getKey().toStringUtf8().replace(ConfigConstant.hotKeyPath + Context.APP_NAME + "/", "");

//如果是删除key，就立刻删除

if (Event.EventType.DELETE == eventType) {

HotKeyModel model = new HotKeyModel();

model.setRemove(true);

model.setKey(key);

EventBusCenter.getInstance().post(new ReceiveNewKeyEvent(model));

} else {

HotKeyModel model = new HotKeyModel();

model.setRemove(false);

String value = keyValue.getValue().toStringUtf8();

//新增热key

JdLogger.info(getClass(), "etcd receive new key : " + key + " --value:" + value);

//如果这是一个删除指令，就什么也不干

//TODO 这里有个疑问，监听到worker自动探测发出的惰性删除指令，这里之间跳过了，但是本地缓存没有更新吧？

//TODO 所以我猜测在客户端使用判断缓存是否存在的api里面，应该会判断相关缓存的value值是否为"#[DELETE]#"删除标记

//解疑:这里确实只监听手工配置的hotKey，etcd的/jd/hotkeys/+$appName该地址只是手动配置hotKey，worker自动探测的hotKey是直接通过netty通道来告知client的

if (Constant.DEFAULT_DELETE_VALUE.equals(value)) {

continue;

}

//手工创建的value是时间戳

model.setCreateTime(Long.valueOf(keyValue.getValue().toStringUtf8()));

model.setKey(key);

EventBusCenter.getInstance().post(new ReceiveNewKeyEvent(model));

}

} catch (Exception e) {

JdLogger.error(getClass(), "new key err ：" + keyValue);

}

}

} catch (Exception e) {

JdLogger.error(getClass(), "watch err");

}

});

}

使用线程池，单线程，异步监听热key变化

使用etcd监听前缀地址的当前节点以及子节点的所有变化值

删除节点动作

发布ReceiveNewKeyEvent事件，并且内容HotKeyModel是删除事件

新增or更新节点动作

事件变化的value值为删除标记#[DELETE]#

如果是删除标记的话，代表是worker自动探测或者client需要删除的指令。

如果是删除标记则什么也不做，直接跳过(这里从HotKeyPusher#push方法可以看到，做删除事件的操作时候，他会给/jd/hotkeys/+$appName的节点里面增加一个值为删除标记的节点，然后再删除相同路径的节点，这样就可以触发上面的删除节点事件，所以这里判断如果是删除标记直接跳过)。

不为删除标记

发布ReceiveNewKeyEvent事件，事件内容HotKeyModel里面的createTime是kv对应的时间戳

疑问: 这里代码注释里面说只监听手工添加或者删除的hotKey，难道说/jd/hotkeys/+$appName地址只是手工配置的地址吗？ 解疑: 这里确实只监听手工配置的hotKey，etcd的/jd/hotkeys/+$appName该地址只是手动配置hotKey，worker自动探测的hotKey是直接通过netty通道来告知client的

5.API解析

1）流程图示 ① 查询流程

② 删除流程:

从上面的流程图中，大家应该知道该热点key在代码中是如何扭转的，这里再给大家讲解一下核心API的源码解析，限于篇幅的原因，咱们不一个个贴相关源码了，只是单纯的告诉你它的内部逻辑是怎么样的。 2）核心类:JdHotKeyStore

JdHotKeyStore是封装client调用的api核心类，包含上面10个公共方法，咱们重点解析其中6个重要方法: ① isHotKey(String key) 判断是否在规则内，如果不在返回false 判断是否是热key，如果不是或者是且过期时间在2s内，则给TurnKeyCollector#collect收集 最后给TurnCountCollector#collect做统计收集 ② get(String key) 从本地caffeine取值 如果取到的value是个魔术值，只代表加入到caffeine缓存里面了，查询的话为null ③ smartSet(String key, Object value) 判断是否是热key，这里不管它在不在规则内，如果是热key，则给value赋值，如果不为热key什么也不做 ④ forceSet(String key, Object value) 强制给value赋值 如果该key不在规则配置内，则传递的value不生效，本地缓存的赋值value会被变为null ⑤ getValue(String key, KeyType keyType) 获取value，如果value不存在则调用HotKeyPusher#push方法发往netty 如果没有为该key配置规则，就不用上报key，直接返回null 如果取到的value是个魔术值，只代表加入到caffeine缓存里面了，查询的话为null ⑥ remove(String key) 删除某key(本地的caffeine缓存)，会通知整个集群删除(通过etcd来通知集群删除) 3）client上传热key入口调用类:HotKeyPusher 核心方法:

 

 

public static void push(String key, KeyType keyType, int count, boolean remove) {

if (count <= 0) {

count = 1;

}

if (keyType == null) {

keyType = KeyType.REDIS_KEY;

}

if (key == null) {

return;

}

//这里之所以用LongAdder是为了保证多线程计数的线程安全性，虽然这里是在方法内调用的，但是在TurnKeyCollector的两个map里面，

//存储了HotKeyModel的实例对象，这样在多个线程同时修改count的计数属性时，会存在线程安全计数不准确问题

LongAdder adderCnt = new LongAdder();

adderCnt.add(count);

HotKeyModel hotKeyModel = new HotKeyModel();

hotKeyModel.setAppName(Context.APP_NAME);

hotKeyModel.setKeyType(keyType);

hotKeyModel.setCount(adderCnt);

hotKeyModel.setRemove(remove);

hotKeyModel.setKey(key);

if (remove) {

//如果是删除key，就直接发到etcd去，不用做聚合。但是有点问题现在，这个删除只能删手工添加的key，不能删worker探测出来的

//因为各个client都在监听手工添加的那个path，没监听自动探测的path。所以如果手工的那个path下，没有该key，那么是删除不了的。

//删不了，就达不到集群监听删除事件的效果，怎么办呢？可以通过新增的方式，新增一个热key，然后删除它

//TODO 这里为啥不直接删除该节点，难道worker自动探测处理的hotKey不会往该节点增加新增事件吗？

//释疑:worker根据探测配置的规则，当判断出某个key为hotKey后，确实不会往keyPath里面加入节点，他只是单纯的往本地缓存里面加入一个空值，代表是热点key

EtcdConfigFactory.configCenter().putAndGrant(HotKeyPathTool.keyPath(hotKeyModel), Constant.DEFAULT_DELETE_VALUE, 1);

EtcdConfigFactory.configCenter().delete(HotKeyPathTool.keyPath(hotKeyModel));//TODO 这里很巧妙待补充描述

//也删worker探测的目录

EtcdConfigFactory.configCenter().delete(HotKeyPathTool.keyRecordPath(hotKeyModel));

} else {

//如果key是规则内的要被探测的key，就积累等待传送

if (KeyRuleHolder.isKeyInRule(key)) {

//积攒起来，等待每半秒发送一次

KeyHandlerFactory.getCollector().collect(hotKeyModel);

}

}

}

从上面的源码中可知:

这里之所以用LongAdder是为了保证多线程计数的线程安全性，虽然这里是在方法内调用的，但是在TurnKeyCollector的两个map里面，存储了HotKeyModel的实例对象，这样在多个线程同时修改count的计数属性时，会存在线程安全计数不准确问题。

如果是remove删除类型，在删除手动配置的热key配置路径的同时，还会删除dashboard展示热key的配置路径。

只有在规则配置的key，才会被积攒探测发送到worker内进行计算。

6.通讯机制(与worker交互)

1）NettyClient:netty连接器

 

 

public class NettyClient {

private static final NettyClient nettyClient = new NettyClient();

private Bootstrap bootstrap;

public static NettyClient getInstance() {

return nettyClient;

}

private NettyClient() {

if (bootstrap == null) {

bootstrap = initBootstrap();

}

}

private Bootstrap initBootstrap() {

//少线程

EventLoopGroup group = new NioEventLoopGroup(2);

Bootstrap bootstrap = new Bootstrap();

NettyClientHandler nettyClientHandler = new NettyClientHandler();

bootstrap.group(group).channel(NioSocketChannel.class)

.option(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true)

.option(ChannelOption.TCP_NODELAY, true)

.handler(new ChannelInitializer() {

@Override

protected void initChannel(SocketChannel ch) {

ByteBuf delimiter = Unpooled.copiedBuffer(Constant.DELIMITER.getBytes());

ch.pipeline()

.addLast(new DelimiterBasedFrameDecoder(Constant.MAX_LENGTH, delimiter))//这里就是定义TCP多个包之间的分隔符，为了更好的做拆包

.addLast(new MsgDecoder())

.addLast(new MsgEncoder())

//30秒没消息时，就发心跳包过去

.addLast(new IdleStateHandler(0, 0, 30))

.addLast(nettyClientHandler);

}

});

return bootstrap;

}

}

使用Reactor线程模型，只有2个工作线程，没有单独设置主线程

长连接，开启TCP_NODELAY

netty的分隔符”$( )$”，类似TCP报文分段的标准，方便拆包

Protobuf序列化与反序列化

30s没有消息发给对端的时候，发送一个心跳包判活

工作线程处理器NettyClientHandler

JDhotkey的tcp协议设计就是收发字符串，每个tcp消息包使用特殊字符$( )$来分割 优点：这样实现非常简单。 获得消息包后进行json或者protobuf反序列化。 缺点：是需要，从字节流-》反序列化成字符串-》反序列化成消息对象，两层序列化损耗了一部分性能。 protobuf还好序列化很快，但是json序列化的速度只有几十万每秒，会损耗一部分性能。 2）NettyClientHandler:工作线程处理器

 

 

@ChannelHandler.Sharable

public class NettyClientHandler extends SimpleChannelInboundHandler {

@Override

public void userEventTriggered(ChannelHandlerContext ctx, Object evt) throws Exception {

if (evt instanceof IdleStateEvent) {

IdleStateEvent idleStateEvent = (IdleStateEvent) evt;

//这里表示如果读写都挂了

if (idleStateEvent.state() == IdleState.ALL_IDLE) {

//向服务端发送消息

ctx.writeAndFlush(new HotKeyMsg(MessageType.PING, Context.APP_NAME));

}

}

super.userEventTriggered(ctx, evt);

}

//在Channel注册EventLoop、绑定SocketAddress和连接ChannelFuture的时候都有可能会触发ChannelInboundHandler的channelActive方法的调用

//类似TCP三次握手成功之后触发

@Override

public void channelActive(ChannelHandlerContext ctx) {

JdLogger.info(getClass(), "channelActive:" + ctx.name());

ctx.writeAndFlush(new HotKeyMsg(MessageType.APP_NAME, Context.APP_NAME));

}

//类似TCP四次挥手之后，等待2MSL时间之后触发(大概180s)，比如channel通道关闭会触发(channel.close())

//客户端channel主动关闭连接时，会向服务端发送一个写请求，然后服务端channel所在的selector会监听到一个OP_READ事件，然后

//执行数据读取操作，而读取时发现客户端channel已经关闭了，则读取数据字节个数返回-1，然后执行close操作，关闭该channel对应的底层socket，

//并在pipeline中，从head开始，往下将InboundHandler，并触发handler的channelInactive和channelUnregistered方法的执行，以及移除pipeline中的handlers一系列操作。

@Override

public void channelInactive(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception {

super.channelInactive(ctx);

//断线了，可能只是client和server断了，但都和etcd没断。也可能是client自己断网了，也可能是server断了

//发布断线事件。后续10秒后进行重连，根据etcd里的worker信息来决定是否重连，如果etcd里没了，就不重连。如果etcd里有，就重连

notifyWorkerChange(ctx.channel());

}

private void notifyWorkerChange(Channel channel) {

EventBusCenter.getInstance().post(new ChannelInactiveEvent(channel));

}

@Override

protected void channelRead0(ChannelHandlerContext channelHandlerContext, HotKeyMsg msg) {

if (MessageType.PONG == msg.getMessageType()) {

JdLogger.info(getClass(), "heart beat");

return;

}

if (MessageType.RESPONSE_NEW_KEY == msg.getMessageType()) {

JdLogger.info(getClass(), "receive new key : " + msg);

if (CollectionUtil.isEmpty(msg.getHotKeyModels())) {

return;

}

for (HotKeyModel model : msg.getHotKeyModels()) {

EventBusCenter.getInstance().post(new ReceiveNewKeyEvent(model));

}

}

}

}

userEventTriggered

收到对端发来的心跳包，返回new HotKeyMsg(MessageType.PING, Context.APP_NAME)

channelActive

在Channel注册EventLoop、绑定SocketAddress和连接ChannelFuture的时候都有可能会触发ChannelInboundHandler的channelActive方法的调用

类似TCP三次握手成功之后触发，给对端发送new HotKeyMsg(MessageType.APP_NAME, Context.APP_NAME)

channelInactive

类似TCP四次挥手之后，等待2MSL时间之后触发(大概180s)，比如channel通道关闭会触发(channel.close())该方法，发布ChannelInactiveEvent事件，来10s后重连

channelRead0

接收PONG消息类型时，打个日志返回

接收RESPONSE_NEW_KEY消息类型时，发布ReceiveNewKeyEvent事件

3.3.3 worker端

1.入口启动加载:7个@PostConstruct

1）worker端对etcd相关的处理：EtcdStarter ① 第一个@PostConstruct:watchLog()

 

 

@PostConstruct

public void watchLog() {

AsyncPool.asyncDo(() -> {

try {

//取etcd的是否开启日志配置，地址/jd/logOn

String loggerOn = configCenter.get(ConfigConstant.logToggle);

LOGGER_ON = "true".equals(loggerOn) || "1".equals(loggerOn);

} catch (StatusRuntimeException ex) {

logger.error(ETCD_DOWN);

}

//监听etcd地址/jd/logOn是否开启日志配置，并实时更改开关

KvClient.WatchIterator watchIterator = configCenter.watch(ConfigConstant.logToggle);

while (watchIterator.hasNext()) {

WatchUpdate watchUpdate = watchIterator.next();

List eventList = watchUpdate.getEvents();

KeyValue keyValue = eventList.get(0).getKv();

logger.info("log toggle changed : " + keyValue);

String value = keyValue.getValue().toStringUtf8();

LOGGER_ON = "true".equals(value) || "1".equals(value);

}

});

}

放到线程池里面异步执行

取etcd的是否开启日志配置，地址/jd/logOn，默认true

监听etcd地址/jd/logOn是否开启日志配置，并实时更改开关

由于有etcd的监听，所以会一直执行，而不是执行一次结束

② 第二个@PostConstruct:watch()

 

 

/**

* 启动回调监听器，监听rule变化

*/

@PostConstruct

public void watch() {

AsyncPool.asyncDo(() -> {

KvClient.WatchIterator watchIterator;

if (isForSingle()) {

watchIterator = configCenter.watch(ConfigConstant.rulePath + workerPath);

} else {

watchIterator = configCenter.watchPrefix(ConfigConstant.rulePath);

}

while (watchIterator.hasNext()) {

WatchUpdate watchUpdate = watchIterator.next();

List eventList = watchUpdate.getEvents();

KeyValue keyValue = eventList.get(0).getKv();

logger.info("rule changed : " + keyValue);

try {

ruleChange(keyValue);

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}

});

}

/**

* rule发生变化时，更新缓存的rule

*/

private synchronized void ruleChange(KeyValue keyValue) {

String appName = keyValue.getKey().toStringUtf8().replace(ConfigConstant.rulePath, "");

if (StrUtil.isEmpty(appName)) {

return;

}

String ruleJson = keyValue.getValue().toStringUtf8();

List keyRules = FastJsonUtils.toList(ruleJson, KeyRule.class);

KeyRuleHolder.put(appName, keyRules);

}

通过etcd.workerPath配置，来判断该worker是否为某个app单独服务的，默认为”default”，如果是默认值，代表该worker参与在etcd上所有app client的计算，否则只为某个app来服务计算 使用etcd来监听rule规则变化，如果是共享的worker，监听地址前缀为”/jd/rules/“，如果为某个app独享，监听地址为”/jd/rules/“+$etcd.workerPath 如果规则变化，则修改对应app在本地存储的rule缓存，同时清理该app在本地存储的KV缓存

KeyRuleHolder:rule缓存本地存储

Map,>

相对于client的KeyRuleHolder的区别:worker是存储所有app规则，每个app对应一个规则桶，所以用map

CaffeineCacheHolder:key缓存本地存储

Map,>

相对于client的caffeine，第一是worker没有做缓存接口比如LocalCache，第二是client的map的kv分别是超时时间、以及相同超时时间所对应key的缓存桶

放到线程池里面异步执行，由于有etcd的监听，所以会一直执行，而不是执行一次结束

③ 第三个@PostConstruct:watchWhiteList()

 

 

/**

* 启动回调监听器，监听白名单变化，只监听自己所在的app，白名单key不参与热key计算，直接忽略

*/

@PostConstruct

public void watchWhiteList() {

AsyncPool.asyncDo(() -> {

//从etcd配置中获取所有白名单

fetchWhite();

KvClient.WatchIterator watchIterator = configCenter.watch(ConfigConstant.whiteListPath + workerPath);

while (watchIterator.hasNext()) {

WatchUpdate watchUpdate = watchIterator.next();

logger.info("whiteList changed ");

try {

fetchWhite();

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}

});

}

拉取并监听etcd白名单key配置，地址为/jd/whiteList/+$etcd.workerPath

在白名单的key，不参与热key计算，直接忽略

放到线程池里面异步执行，由于有etcd的监听，所以会一直执行，而不是执行一次结束 ④ 第四个@PostConstruct:makeSureSelfOn()

 

 

/**

* 每隔一会去check一下，自己还在不在etcd里

*/

@PostConstruct

public void makeSureSelfOn() {

//开启上传worker信息

ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();

scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(() -> {

try {

if (canUpload) {

uploadSelfInfo();

}

} catch (Exception e) {

//do nothing

}

}, 0, 5, TimeUnit.SECONDS);

}

在线程池里面异步执行，定时执行，时间间隔为5s

将本机woker的hostName，ip+port以kv的形式定时上报给etcd，地址为/jd/workers/+$etcd.workPath+”/“+$hostName，续期时间为8s

有一个canUpload的开关来控制worker是否向etcd来定时续期，如果这个开关关闭了，代表worker不向etcd来续期，这样当上面地址的kv到期之后，etcd会删除该节点，这样client循环判断worker信息变化了

2）将热key推送到dashboard供入库：DashboardPusher ① 第五个@PostConstruct:uploadToDashboard()

 

 

@Component

public class DashboardPusher implements IPusher {

/**

* 热key集中营

*/

private static LinkedBlockingQueue hotKeyStoreQueue = new LinkedBlockingQueue<>();

@PostConstruct

public void uploadToDashboard() {

AsyncPool.asyncDo(() -> {

while (true) {

try {

//要么key达到1千个，要么达到1秒，就汇总上报给etcd一次

List tempModels = new ArrayList<>();

Queues.drain(hotKeyStoreQueue, tempModels, 1000, 1, TimeUnit.SECONDS);

if (CollectionUtil.isEmpty(tempModels)) {

continue;

}

//将热key推到dashboard

DashboardHolder.flushToDashboard(FastJsonUtils.convertObjectToJSON(tempModels));

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}

});

}

}

当热key的数量达到1000或者每隔1s，把热key的数据通过与dashboard的netty通道来发送给dashboard，数据类型为REQUEST_HOT_KEY

LinkedBlockingQueue

 hotKeyStoreQueue：worker计算的给dashboard热key的集中营，所有给dashboard推送热key存储在里面 3）推送到各客户端服务器：AppServerPusher ① 第六个@PostConstruct:batchPushToClient()

 

 

public class AppServerPusher implements IPusher {

/**

* 热key集中营

*/

private static LinkedBlockingQueue hotKeyStoreQueue = new LinkedBlockingQueue<>();

/**

* 和dashboard那边的推送主要区别在于，给app推送每10ms一次，dashboard那边1s一次

*/

@PostConstruct

public void batchPushToClient() {

AsyncPool.asyncDo(() -> {

while (true) {

try {

List tempModels = new ArrayList<>();

//每10ms推送一次

Queues.drain(hotKeyStoreQueue, tempModels, 10, 10, TimeUnit.MILLISECONDS);

if (CollectionUtil.isEmpty(tempModels)) {

continue;

}

Map> allAppHotKeyModels = new HashMap<>();

//拆分出每个app的热key集合，按app分堆

for (HotKeyModel hotKeyModel : tempModels) {

List oneAppModels = allAppHotKeyModels.computeIfAbsent(hotKeyModel.getAppName(), (key) -> new ArrayList<>());

oneAppModels.add(hotKeyModel);

}

//遍历所有app，进行推送

for (AppInfo appInfo : ClientInfoHolder.apps) {

List list = allAppHotKeyModels.get(appInfo.getAppName());

if (CollectionUtil.isEmpty(list)) {

continue;

}

HotKeyMsg hotKeyMsg = new HotKeyMsg(MessageType.RESPONSE_NEW_KEY);

hotKeyMsg.setHotKeyModels(list);

//整个app全部发送

appInfo.groupPush(hotKeyMsg);

}

//推送完，及时清理不使用内存

allAppHotKeyModels = null;

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}

});

}

}

会按照key的appName来进行分组，然后通过对应app的channelGroup来推送

当热key的数量达到10或者每隔10ms，把热key的数据通过与app的netty通道来发送给app，数据类型为RESPONSE_NEW_KEY

LinkedBlockingQueue

 hotKeyStoreQueue：worker计算的给client热key的集中营，所有给client推送热key存储在里面 4）client实例节点处理:NodesServerStarter ① 第七个@PostConstruct:start()

 

 

public class NodesServerStarter {

@Value("${netty.port}")

private int port;

private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());

@Resource

private IClientChangeListener iClientChangeListener;

@Resource

private List messageFilters;

@PostConstruct

public void start() {

AsyncPool.asyncDo(() -> {

logger.info("netty server is starting");

NodesServer nodesServer = new NodesServer();

nodesServer.setClientChangeListener(iClientChangeListener);

nodesServer.setMessageFilters(messageFilters);

try {

nodesServer.startNettyServer(port);

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

});

}

}

线程池里面异步执行，启动client端的nettyServer

iClientChangeListener和messageFilters这两个依赖最终会被传递到netty消息处理器里面，iClientChangeListener会作为channel下线处理来删除ClientInfoHolder下线或者超时的通道，messageFilters会作为netty收到事件消息的处理过滤器(责任链模式) ② 依赖的bean:IClientChangeListener iClientChangeListener

 

 

public interface IClientChangeListener {

/**

* 发现新连接

*/

void newClient(String appName, String channelId, ChannelHandlerContext ctx);

/**

* 客户端掉线

*/

void loseClient(ChannelHandlerContext ctx);

}

对客户端的管理，新来(newClient)(会触发netty的连接方法channelActive)、断线(loseClient)(会触发netty的断连方法channelInactive())的管理 client的连接信息主要是在ClientInfoHolder里面

List

 apps，这里面的AppInfo主要是appName和对应的channelGroup

对apps的add和remove主要是通过新来(newClient)、断线(loseClient) ③ 依赖的bean:List

 messageFilters

 

 

/**

* 对netty来的消息，进行过滤处理

* @author wuweifeng wrote on 2019-12-11

* @version 1.0

*/

public interface INettyMsgFilter {

boolean chain(HotKeyMsg message, ChannelHandlerContext ctx);

}

对client发给worker的netty消息，进行过滤处理，共有四个实现类，也就是说底下四个过滤器都是收到client发送的netty消息来做处理 ④ 各个消息处理的类型:MessageType

 

 

APP_NAME((byte) 1),

REQUEST_NEW_KEY((byte) 2),

RESPONSE_NEW_KEY((byte) 3),

REQUEST_HIT_COUNT((byte) 7), //命中率

REQUEST_HOT_KEY((byte) 8), //热key，worker->dashboard

PING((byte) 4), PONG((byte) 5),

EMPTY((byte) 6);

顺序1:HeartBeatFilter

当消息类型为PING，则给对应的client示例返回PONG

顺序2:AppNameFilter

当消息类型为APP_NAME，代表client与worker建立连接成功，然后调用iClientChangeListener的newClient方法增加apps元数据信息

顺序3:HotKeyFilter

处理接收消息类型为REQUEST_NEW_KEY

先给HotKeyFilter.totalReceiveKeyCount原子类增1，该原子类代表worker实例接收到的key的总数

publishMsg方法，将消息通过自建的生产者消费者模型(KeyProducer，KeyConsumer)，来把消息给发到生产者中分发消费

接收到的消息HotKeyMsg里面List

首先判断HotKeyModel里面的key是否在白名单内，如果在则跳过，否则将HotKeyModel通过KeyProducer发送

顺序4:KeyCounterFilter

处理接收类型为REQUEST_HIT_COUNT

这个过滤器是专门给dashboard来汇算key的，所以这个appName直接设置为该worker配置的appName

该过滤器的数据来源都是client的NettyKeyPusher#sendCount(String appName, List

 list)，这里面的数据都是默认积攒10s的，这个10s是可以配置的，这一点在client里面有讲

将构造的new KeyCountItem(appName, models.get(0).getCreateTime(), models)放到阻塞队列LinkedBlockingQueue

 COUNTER_QUEUE中，然后让CounterConsumer来消费处理，消费逻辑是单线程的

CounterConsumer：热key统计消费者

放在公共线程池中，来单线程执行

从阻塞队列COUNTER_QUEUE里面取数据，然后将里面的key的统计数据发布到etcd的/jd/keyHitCount/+ appName + “/“ + IpUtils.getIp() + “-“ + System.currentTimeMillis()里面，该路径是worker服务的client集群或者default，用来存放客户端hotKey访问次数和总访问次数的path，然后让dashboard来订阅统计展示

2.三个定时任务:3个@Scheduled

1）定时任务1:EtcdStarter#pullRules()

 

 

/**

* 每隔1分钟拉取一次，所有的app的rule

*/

@Scheduled(fixedRate = 60000)

public void pullRules() {

try {

if (isForSingle()) {

String value = configCenter.get(ConfigConstant.rulePath + workerPath);

if (!StrUtil.isEmpty(value)) {

List keyRules = FastJsonUtils.toList(value, KeyRule.class);

KeyRuleHolder.put(workerPath, keyRules);

}

} else {

List keyValues = configCenter.getPrefix(ConfigConstant.rulePath);

for (KeyValue keyValue : keyValues) {

ruleChange(keyValue);

}

}

} catch (StatusRuntimeException ex) {

logger.error(ETCD_DOWN);

}

}

每隔1分钟拉取一次etcd地址为/jd/rules/的规则变化，如果worker所服务的app或者default的rule有变化，则更新规则的缓存，并清空该appName所对应的本地key缓存 2）定时任务2:EtcdStarter#uploadClientCount()

 

 

/**

* 每隔10秒上传一下client的数量到etcd中

*/

@Scheduled(fixedRate = 10000)

public void uploadClientCount() {

try {

String ip = IpUtils.getIp();

for (AppInfo appInfo : ClientInfoHolder.apps) {

String appName = appInfo.getAppName();

int count = appInfo.size();

//即便是full gc也不能超过3秒，因为这里给的过期时间是13s，由于该定时任务每隔10s执行一次，如果full gc或者说上报给etcd的时间超过3s，

//则在dashboard查询不到client的数量

configCenter.putAndGrant(ConfigConstant.clientCountPath + appName + "/" + ip, count + "", 13);

}

configCenter.putAndGrant(ConfigConstant.caffeineSizePath + ip, FastJsonUtils.convertObjectToJSON(CaffeineCacheHolder.getSize()), 13);

//上报每秒QPS（接收key数量、处理key数量）

String totalCount = FastJsonUtils.convertObjectToJSON(new TotalCount(HotKeyFilter.totalReceiveKeyCount.get(), totalDealCount.longValue()));

configCenter.putAndGrant(ConfigConstant.totalReceiveKeyCount + ip, totalCount, 13);

logger.info(totalCount + " expireCount:" + expireTotalCount + " offerCount:" + totalOfferCount);

//如果是稳定一直有key发送的应用，建议开启该监控，以避免可能发生的网络故障

if (openMonitor) {

checkReceiveKeyCount();

}

// configCenter.putAndGrant(ConfigConstant.bufferPoolPath + ip, MemoryTool.getBufferPool() + "", 10);

} catch (Exception ex) {

logger.error(ETCD_DOWN);

}

}

每个10s将worker计算存储的client信息上报给etcd，来方便dashboard来查询展示，比如/jd/count/对应client数量，/jd/caffeineSize/对应caffeine缓存的大小，/jd/totalKeyCount/对应该worker接收的key总量和处理的key总量

可以从代码中看到，上面所有etcd的节点租期时间都是13s，而该定时任务是每10s执行一次，意味着如果full gc或者说上报给etcd的时间超过3s，则在dashboard查询不到client的相关汇算信息

长时间不收到key，判断网络状态不好，断开worker给etcd地址为/jd/workers/+$workerPath节点的续租，因为client会循环判断该地址的节点是否变化，使得client重新连接worker或者断开失联的worker 3）定时任务3:EtcdStarter#fetchDashboardIp()

 

 

/**

* 每隔30秒去获取一下dashboard的地址

*/

@Scheduled(fixedRate = 30000)

public void fetchDashboardIp() {

try {

//获取DashboardIp

List keyValues = configCenter.getPrefix(ConfigConstant.dashboardPath);

//是空，给个警告

if (CollectionUtil.isEmpty(keyValues)) {

logger.warn("very important warn !!! Dashboard ip is null!!!");

return;

}

String dashboardIp = keyValues.get(0).getValue().toStringUtf8();

NettyClient.getInstance().connect(dashboardIp);

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}

每隔30s拉取一次etcd前缀为/jd/dashboard/的dashboard连接ip的值，并且判断DashboardHolder.hasConnected里面是否为未连接状态，如果是则重新连接worker与dashboard的netty通道

3.自建的生产者消费者模型(KeyProducer，KeyConsumer)

一般生产者消费者模型包含三大元素：生产者、消费者、消息存储队列 这里消息存储队列是DispatcherConfig里面的QUEUE，使用LinkedBlockingQueue，默认大小为200W 1）KeyProducer

 

 

@Component

public class KeyProducer {

public void push(HotKeyModel model, long now) {

if (model == null || model.getKey() == null) {

return;

}

//5秒前的过时消息就不处理了

if (now - model.getCreateTime() > InitConstant.timeOut) {

expireTotalCount.increment();

return;

}

try {

QUEUE.put(model);

totalOfferCount.increment();

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

}

}

判断接收到的HotKeyModel是否超出”netty.timeOut”配置的时间，如果是将expireTotalCount纪录过期总数给自增，然后返回 2）KeyConsumer

 

 

public class KeyConsumer {

private IKeyListener iKeyListener;

public void setKeyListener(IKeyListener iKeyListener) {

this.iKeyListener = iKeyListener;

}

public void beginConsume() {

while (true) {

try {

//从这里可以看出，这里的生产者消费者模型，本质上还是拉模式，之所以不使用EventBus，是因为需要队列来做缓冲

HotKeyModel model = QUEUE.take();

if (model.isRemove()) {

iKeyListener.removeKey(model, KeyEventOriginal.CLIENT);

} else {

iKeyListener.newKey(model, KeyEventOriginal.CLIENT);

}

//处理完毕，将数量加1

totalDealCount.increment();

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

}

}

}

@Override

public void removeKey(HotKeyModel hotKeyModel, KeyEventOriginal original) {

//cache里的key,appName+keyType+key

String key = buildKey(hotKeyModel);

hotCache.invalidate(key);

CaffeineCacheHolder.getCache(hotKeyModel.getAppName()).invalidate(key);

//推送所有client删除

hotKeyModel.setCreateTime(SystemClock.now());

logger.info(DELETE_KEY_EVENT + hotKeyModel.getKey());

for (IPusher pusher : iPushers) {

//这里可以看到，删除热key的netty消息只给client端发了过去，没有给dashboard发过去(DashboardPusher里面的remove是个空方法)

pusher.remove(hotKeyModel);

}

}

@Override

public void newKey(HotKeyModel hotKeyModel, KeyEventOriginal original) {

//cache里的key

String key = buildKey(hotKeyModel);

//判断是不是刚热不久

//hotCache对应的caffeine有效期为5s，也就是说该key会保存5s，在5s内不重复处理相同的hotKey。

//毕竟hotKey都是瞬时流量，可以避免在这5s内重复推送给client和dashboard，避免无效的网络开销

Object o = hotCache.getIfPresent(key);

if (o != null) {

return;

}

//********** watch here ************//

//该方法会被InitConstant.threadCount个线程同时调用，存在多线程问题

//下面的那句addCount是加了锁的，代表给Key累加数量时是原子性的，不会发生多加、少加的情况，到了设定的阈值一定会hot

//譬如阈值是2，如果多个线程累加，在没hot前，hot的状态肯定是对的，譬如thread1 加1，thread2加1，那么thread2会hot返回true，开启推送

//但是极端情况下，譬如阈值是10，当前是9，thread1走到这里时，加1，返回true，thread2也走到这里，加1，此时是11，返回true，问题来了

//该key会走下面的else两次，也就是2次推送。

//所以出现问题的原因是hotCache.getIfPresent(key)这一句在并发情况下，没return掉，放了两个key+1到addCount这一步时，会有问题

//测试代码在TestBlockQueue类，直接运行可以看到会同时hot

//那么该问题用解决吗，NO，不需要解决，1 首先要发生的条件极其苛刻，很难触发，以京东这样高的并发量，线上我也没见过触发连续2次推送同一个key的

//2 即便触发了，后果也是可以接受的，2次推送而已，毫无影响，客户端无感知。但是如果非要解决，就要对slidingWindow实例加锁了，必然有一些开销

//所以只要保证key数量不多计算就可以，少计算了没事。因为热key必然频率高，漏计几次没事。但非热key，多计算了，被干成了热key就不对了

SlidingWindow slidingWindow = checkWindow(hotKeyModel, key);//从这里可知，每个app的每个key都会对应一个滑动窗口

//看看hot没

boolean hot = slidingWindow.addCount(hotKeyModel.getCount());

if (!hot) {

//如果没hot，重新put，cache会自动刷新过期时间

CaffeineCacheHolder.getCache(hotKeyModel.getAppName()).put(key, slidingWindow);

} else {

//这里之所以放入的value为1，是因为hotCache是用来专门存储刚生成的hotKey

//hotCache对应的caffeine有效期为5s，也就是说该key会保存5s，在5s内不重复处理相同的hotKey。

//毕竟hotKey都是瞬时流量，可以避免在这5s内重复推送给client和dashboard，避免无效的网络开销

hotCache.put(key, 1);

//删掉该key

//这个key从实际上是专门针对slidingWindow的key，他的组合逻辑是appName+keyType+key，而不是给client和dashboard推送的hotKey

CaffeineCacheHolder.getCache(hotKeyModel.getAppName()).invalidate(key);

//开启推送

hotKeyModel.setCreateTime(SystemClock.now());

//当开关打开时，打印日志。大促时关闭日志，就不打印了

if (EtcdStarter.LOGGER_ON) {

logger.info(NEW_KEY_EVENT + hotKeyModel.getKey());

}

//分别推送到各client和etcd

for (IPusher pusher : iPushers) {

pusher.push(hotKeyModel);

}

}

}

“thread.count”配置即为消费者个数，多个消费者共同消费一个QUEUE队列 生产者消费者模型，本质上还是拉模式，之所以不使用EventBus，是因为需要队列来做缓冲 根据HotKeyModel里面是否是删除消息类型

       删除CaffeineCacheHolder里面对应newkey的滑动窗口缓存。

       向该hotKeyModel对应的app的client推送netty消息，表示新产生hotKey，使得client本地缓存，但是推送的netty消息只代表为热key，client本地缓存不会存储key对应的value值，需要调用JdHotKeyStore里面的api来给本地缓存的value赋值

    向dashboard推送hotKeyModel，表示新产生hotKey

删除消息类型

根据HotKeyModel里面的appName+keyType+key的名字，来构建caffeine里面的newkey，该newkey在caffeine里面主要是用来与slidingWindow滑动时间窗对应

删除hotCache里面newkey的缓存，放入的缓存kv分别是newKey和1，hotCache作用是用来存储该生成的热key，hotCache对应的caffeine有效期为5s，也就是说该key会保存5s，在5s内不重复处理相同的hotKey。毕竟hotKey都是瞬时流量，可以避免在这5s内重复推送给client和dashboard，避免无效的网络开销

删除CaffeineCacheHolder里面对应appName的caffeine里面的newKey，这里面存储的是slidingWindow滑动窗口

推送给该HotKeyModel对应的所有client实例，用来让client删除该HotKeyModel

非删除消息类型

根据HotKeyModel里面的appName+keyType+key的名字，来构建caffeine里面的newkey，该newkey在caffeine里面主要是用来与slidingWindow滑动时间窗对应

通过hotCache来判断该newkey是否刚热不久，如果是则返回

根据滑动时间窗口来计算判断该key是否为hotKey(这里可以学习一下滑动时间窗口的设计)，并返回或者生成该newKey对应的滑动窗口

如果没有达到热key的标准

通过CaffeineCacheHolder重新put，cache会自动刷新过期时间

如果达到了热key标准

向hotCache里面增加newkey对应的缓存，value为1表示刚为热key。

3）计算热key滑动窗口的设计 限于篇幅的原因，这里就不细谈了，直接贴出项目作者对其写的说明文章:Java简单实现滑动窗口

3.3.4 dashboard端

这个没啥可说的了，就是连接etcd、mysql，增删改查，不过京东的前端框架很方便，直接返回list就可以成列表。

4 总结

文章第二部分为大家讲解了redis数据倾斜的原因以及应对方案，并对热点问题进行了深入，从发现热key到解决热key的两个关键问题的总结。 文章第三部分是热key问题解决方案——JD开源hotkey的源码解析，分别从client端、worker端、dashboard端来进行全方位讲解，包括其设计、使用及相关原理。 希望通过这篇文章，能够使大家不仅学习到相关方法论，也能明白其方法论具体的落地方案，一起学习，一起成长。
 

　　审核编辑：汤梓红