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，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20万以上，实际压测达到30万以上，CPU平稳支撑，框架无异常。在真实业务场景中，可用1：1000的比例，即1台worker支撑1000台服务端Tomcat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：
1 mysql热数据本地缓存
2 redis热数据本地缓存
3 黑名单用户本地缓存
4 爬虫用户限流
5 接口、用户维度限流
6 单机接口、用户维度限流限流
7 集群用户维度限流
8 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
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