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JD-hotkey是京東APP 臺熱數(shù)據(jù)探測框架

jf_ro2CN3Fa ? 來源:gitee ? 作者:gitee ? 2022-11-14 15:58 ? 次閱讀

JD-hotkey 是京東 APP 后臺熱數(shù)據(jù)探測框架,歷經(jīng)多次高壓壓測和 2020 年京東 618 大促考驗。

在上線運(yùn)行的這段時間內(nèi),每天探測的key數(shù)量數(shù)十億計,精準(zhǔn)捕獲了大量爬蟲、刷子用戶,另準(zhǔn)確探測大量熱門商品并毫秒級推送到各個服務(wù)端內(nèi)存,大幅降低了熱數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)層的查詢壓力,提升了應(yīng)用性能。

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該框架歷經(jīng)多次壓測,性能指標(biāo)主要有兩個

1 探測性能:

8核單機(jī)worker端每秒可接收處理16萬個key探測任務(wù),16核單機(jī)至少每秒平穩(wěn)處理30萬以上,實際壓測達(dá)到37萬,CPU平穩(wěn)支撐,框架無異常。

2 推送性能:

在高并發(fā)寫入的同時,對外推送目前性能約平穩(wěn)推送每秒10-12萬次,譬如有1千臺server,一臺worker上每秒產(chǎn)生了100個熱key,那么這1秒會平穩(wěn)推送100 * 1000 = 10萬次,10萬次推送會明確在1s內(nèi)全部送達(dá)。如果是寫入少,推送多,以純推送來計數(shù)的話,該框架每秒可穩(wěn)定對外推送40-60萬次平穩(wěn),80萬次極限可撐幾秒。

每秒單機(jī)吞吐量(寫入+對外推送)目前在70萬左右穩(wěn)定。

在真實業(yè)務(wù)場景中,可用1:1000的比例,即1臺worker支撐1000臺業(yè)務(wù)服務(wù)端的key探測任務(wù),即可帶來極大的數(shù)據(jù)存儲資源節(jié)省(如對redis集群的擴(kuò)充)。

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 實現(xiàn)的后臺管理系統(tǒng) + 用戶小程序,支持 RBAC 動態(tài)權(quán)限、多租戶、數(shù)據(jù)權(quán)限、工作流、三方登錄、支付、短信、商城等功能

項目地址:https://gitee.com/zhijiantianya/ruoyi-vue-pro

視頻教程:https://doc.iocoder.cn/video/

介紹

對任意突發(fā)性的無法預(yù)先感知的熱點(diǎn)請求,包括并不限于熱點(diǎn)數(shù)據(jù)(如突發(fā)大量請求同一個商品)、熱用戶(如爬蟲、刷子)、熱接口(突發(fā)海量請求同一個接口)等,進(jìn)行毫秒級精準(zhǔn)探測到。

然后對這些熱數(shù)據(jù)、熱用戶等,推送到該應(yīng)用部署的所有機(jī)器JVM內(nèi)存中,以大幅減輕對后端數(shù)據(jù)存儲層的沖擊,并可以由客戶端決定如何使用這些熱key(譬如對熱商品做本地緩存、對熱用戶進(jìn)行拒絕訪問、對熱接口進(jìn)行熔斷或返回默認(rèn)值)。這些熱key在整個應(yīng)用集群內(nèi)保持一致性。

核心功能:

熱數(shù)據(jù)探測并推送至集群各個服務(wù)器。

基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 實現(xiàn)的后臺管理系統(tǒng) + 用戶小程序,支持 RBAC 動態(tài)權(quán)限、多租戶、數(shù)據(jù)權(quán)限、工作流、三方登錄、支付、短信、商城等功能

項目地址:https://gitee.com/zhijiantianya/yudao-cloud

視頻教程:https://doc.iocoder.cn/video/

適用場景

mysql熱數(shù)據(jù)本地緩存

redis熱數(shù)據(jù)本地緩存

黑名單用戶本地緩存

爬蟲用戶限流

接口、用戶維度限流

單機(jī)接口、用戶維度限流限流

集群用戶維度限流

集群接口維度限流

worker 端強(qiáng)悍的性能表現(xiàn)

每10秒打印一行,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(yīng)每秒30萬左右QPS。

僅需要很少的機(jī)器,即可完成海量key的實時探測計算推送任務(wù)。比擴(kuò)容redis集群規(guī)模成本低太多。

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界面效果

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審核編輯 :李倩

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原文標(biāo)題:牛逼哄哄的 JD-hotkey !

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