Redis数据倾斜与JD开源hotkey源码分析揭秘
1 前言
之前旁边的小伙伴问我热点数据相关问题，在给他粗略地讲解一波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
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:
1.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<HotKeyModel, HotKeyModel> 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<HotKeyModel> 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<KeyHotModel, KeyCountModel> collectHK = KeyHandlerFactory.getCounter();
List<KeyCountModel> 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<HotKeyModel, HotKeyModel> 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<KeyHotModel, KeyCountModel> iKeyCounter = new TurnCountCollector();
public IKeyPusher keyPusher() {
return iKeyPusher;
}
public IKeyCollector<HotKeyModel, HotKeyModel> keyCollector() {
return iKeyCollector;
}
public IKeyCollector<KeyHotModel, KeyCountModel> 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<HotKeyModel> 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<Channel, List<HotKeyModel>> map = new HashMap<>();
for(HotKeyModel model : list) {
model.setCreateTime(now);
Channel channel = WorkerInfoHolder.chooseChannel(model.getKey());
if (channel == null) {
continue;
}
List<HotKeyModel> newList = map.computeIfAbsent(channel, k -> new ArrayList<>());
newList.add(model);
}
for (Channel channel : map.keySet()) {
try {
List<HotKeyModel> 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<KeyCountModel> list) {
//积攒了10秒的数量，按照hash分发到不同的worker
long now = System.currentTimeMillis();
Map<Channel, List<KeyCountModel>> map = new HashMap<>();
for(KeyCountModel model : list) {
model.setCreateTime(now);
Channel channel = WorkerInfoHolder.chooseChannel(model.getRuleKey());
if (channel == null) {
continue;
}
List<KeyCountModel> newList = map.computeIfAbsent(channel, k -> new ArrayList<>());
newList.add(model);
}
for (Channel channel : map.keySet()) {
try {
List<KeyCountModel> 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<T, V> {
/**
* 锁定后的返回值
*/
List<V> 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<HotKeyModel, HotKeyModel> {
//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<String, HotKeyModel> map0 = new ConcurrentHashMap<>();
private ConcurrentHashMap<String, HotKeyModel> map1 = new ConcurrentHashMap<>();
private AtomicLong atomicLong = new AtomicLong(0);
@Override
public List<HotKeyModel> lockAndGetResult() {
//自增后，对应的map就会停止被写入，等待被读取
atomicLong.addAndGet(1);
List<HotKeyModel> 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<HotKeyModel> get(ConcurrentHashMap<String, HotKeyModel> 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<String> 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<Server> 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<String> 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:DefaultNewKeyListener#newKey:
@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<Integer, LocalCache> 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<KeyRule> 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<KeyRule> ruleList = event.getKeyRules();
if (ruleList == null) {
return;
}
putRules(ruleList);
}
核心处理逻辑:KeyRuleHolder#putRules:
/**
* 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<KeyRule> 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<Integer> 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/+$appName。
- 发布ReceiveNewKeyEvent事件，并且内容HotKeyModel不是删除事件。
startWatchRule()
/**
* 异步监听rule规则变化
*/
private void startWatchRule() {
ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();
executorService.submit(() -> {
JdLogger.info(getClass(), "--- begin watch rule change ----");
try {
IConfigCenter configCenter = EtcdConfigFactory.configCenter();
KvClient.WatchIterator watchIterator = configCenter.watch(ConfigConstant.rulePath + Context.APP_NAME);
//如果有新事件，即rule的变更，就重新拉取所有的信息
while (watchIterator.hasNext()) {
//这句必须写，next会让他卡住，除非真的有新rule变更
WatchUpdate watchUpdate = watchIterator.next();
List<Event> eventList = watchUpdate.getEvents();
JdLogger.info(getClass(), "rules info changed. begin to fetch new infos. rule change is " + eventList);
//全量拉取rule信息
fetchRuleFromEtcd();
}
} catch (Exception e) {
JdLogger.error(getClass(), "watch err");
}
});
}
- 异步监听rule规则变化，使用etcd监听地址为/jd/rules/+$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/+$appName
/**
* 异步开始监听热key变化信息，该目录里只有手工添加的key信息
*/
private void startWatchHotKey() {
ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();
executorService.submit(() -> {
JdLogger.info(getClass(), "--- begin watch hotKey change ----");
IConfigCenter configCenter = EtcdConfigFactory.configCenter();
try {
KvClient.WatchIterator watchIterator = configCenter.watchPrefix(ConfigConstant.hotKeyPath + Context.APP_NAME);
//如果有新事件，即新key产生或删除
while (watchIterator.hasNext()) {
WatchUpdate watchUpdate = watchIterator.next();
List<Event> eventList = watchUpdate.getEvents();
KeyValue keyValue = eventList.get(0).getKv();
Event.EventType eventType = eventList.get(0).getType();
try {
//从这个地方可以看出,etcd给的返回是节点的全路径，而我们需要的key要去掉前缀
String key = keyValue.getKey().toStringUtf8().replace(ConfigConstant.hotKeyPath + Context.APP_NAME + "/", "");
//如果是删除key，就立刻删除
if (Event.EventType.DELETE == eventType) {
HotKeyModel model = new HotKeyModel();
model.setRemove(true);
model.setKey(key);
EventBusCenter.getInstance().post(new ReceiveNewKeyEvent(model));
} else {
HotKeyModel model = new HotKeyModel();
model.setRemove(false);
String value = keyValue.getValue().toStringUtf8();
//新增热key
JdLogger.info(getClass(), "etcd receive new key : " + key + " --value:" + value);
//如果这是一个删除指令，就什么也不干
//TODO 这里有个疑问，监听到worker自动探测发出的惰性删除指令，这里之间跳过了，但是本地缓存没有更新吧？
//TODO 所以我猜测在客户端使用判断缓存是否存在的api里面，应该会判断相关缓存的value值是否为"#[DELETE]#"删除标记
//解疑:这里确实只监听手工配置的hotKey，etcd的/jd/hotkeys/+$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
2.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。
3.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<SocketChannel>() {
@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<HotKeyMsg> {
@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<Event> 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<Event> 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<KeyRule> 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> RULE_MAP，这个map是concurrentHashMap，map的kv分别是appName和对应的rule
- 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> CACHE_MAP，也是concurrentHashMap，map的kv分别是appName和对应的kv的caffeine
- 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<HotKeyModel> 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<HotKeyModel> 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<HotKeyModel> 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<HotKeyModel> tempModels = new ArrayList<>();
//每10ms推送一次
Queues.drain(hotKeyStoreQueue, tempModels, 10, 10, TimeUnit.MILLISECONDS);
if (CollectionUtil.isEmpty(tempModels)) {
continue;
}
Map<String, List<HotKeyModel>> allAppHotKeyModels = new HashMap<>();
//拆分出每个app的热key集合，按app分堆
for (HotKeyModel hotKeyModel : tempModels) {
List<HotKeyModel> 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<HotKeyModel> 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<INettyMsgFilter> 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<KeyRule> keyRules = FastJsonUtils.toList(value, KeyRule.class);
KeyRuleHolder.put(workerPath, keyRules);
}
} else {
List<KeyValue> 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<KeyValue> 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。
- 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
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。
作者：李鹏
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