京东app技术框架（牛逼！“京东热” 框架 JD-hotkey 开源了…单机 QPS 可达 37 万！！）

JD-hotkey 是京东 APP 后台热数据探测框架  
    
    
    
  ，历经多次高压压测和 2020 年京东 618 大促考验    
    
    
    
。

在上线运行的这段时间内

     


     


     


     
，每天探测的key数量数十亿计 




 




 




 




，精准捕获了大量爬虫    
    
    
    
、刷子用户  

   

   

   

 ，另准确探测大量热门商品并毫秒级推送到各个服务端内存

     

     

     

     ，大幅降低了热数据对数据层的查询压力  




  




  




  




，提升了应用性能   


     


     


     


  。

该框架历经多次压测  


  


  


  


，性能指标主要有两个：

1 探测性能：8核单机worker端每秒可接收处理16万个key探测任务
     
     
     
     ，16核单机至少每秒平稳处理30万以上
   




   




   




   



，实际压测达到37万 



 



 



 



，CPU平稳支撑                    ，框架无异常



 




 




 




 
。

2 推送性能：在高并发写入的同时

    




    




    




    


，对外推送目前性能约平稳推送每秒10-12万次



















，譬如有1千台server                    ，一台worker上每秒产生了100个热key

     



     



     



     

，那么这1秒会平稳推送100 * 1000 = 10万次



















，10万次推送会明确在1s内全部送达   

   

   

   

。如果是写入少  
    
    
    
  ，推送多

     


     


     


     
，以纯推送来计数的话 




 




 




 




，该框架每秒可稳定对外推送40-60万次平稳  

   

   

   

 ，80万次极限可撑几秒    

     

     

     

 。

每秒单机吞吐量（写入+对外推送）目前在70万左右稳定




  




  




  




  。

在真实业务场景中

     

     

     

     ，可用1：1000的比例  




  




  




  




，即1台worker支撑1000台业务服务端的key探测任务  


  


  


  


，即可带来极大的数据存储资源节省（如对redis集群的扩充）  


  


  


  


。

介绍

对任意突发性的无法预先感知的热点请求
     
     
     
     ，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 



 



 



 



，推送到该应用部署的所有机器JVM内存中                    ，以大幅减轻对后端数据存储层的冲击

    




    




    




    


，并可以由客户端决定如何使用这些热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key在整个应用集群内保持一致性
 



 



 



 


。

核心功能：热数据探测并推送至集群各个服务器                    。

适用场景：

mysql热数据本地缓存 redis热数据本地缓存 黑名单用户本地缓存 爬虫用户限流 接口     
     
     
     
、用户维度限流 单机接口




   




   




   




   、用户维度限流限流 集群用户维度限流 集群接口维度限流

worker 端强悍的性能表现

每10秒打印一行



















，totalDealCount代表处理过的key总量                    ，可以看到每10秒处理量在270万-310万之间

     



     



     



     

，对应每秒30万左右QPS 




    




    




    




   。

仅需要很少的机器



















，即可完成海量key的实时探测计算推送任务



















。比扩容redis集群规模成本低太多                    。

界面效果

来源：https://gitee.com/jd-platform-opensource/hotkey

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