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Redis数据倾斜与JD开源hotkey源码分析揭秘
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Redis数据倾斜与JD开源hotkey源码分析揭秘
自猿其说Tech
2022-08-11
IP归属:未知
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### 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 ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/d9db88d0-6c4c-4c5f-9777-5594f94bef7620220811163709.png) 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。 ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/2817c2e3-6229-4810-bf8a-62c3bda5a55420220811163745.png) 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 ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/f91df4ba-cc7d-4bef-945f-54baf97fe2ac20220811163828.png) 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。 ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/8a9c5918-1bac-4a68-9dfc-74a3de44009a20220811163918.png) 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 ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/73b5f97e-6c8a-4f1a-a9ab-c6cb41565ab820220811164001.png) 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 ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/e693d524-b98e-443b-bda4-d986506fa2f420220811164459.png) 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** ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/cfb4b0f8-580d-445b-8da6-ab07ee0aeb5920220811164514.png) 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 ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/ec29cd29-0e62-44b6-aa3a-37f80051216d20220811164621.png) 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 ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/bbe0e4b4-53ac-4f2a-a957-d1a62cf0baf920220811164717.png) ##### 3.3.2 client端 主要从下面三个方面来解析源码: ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/3db2a6df-607e-4232-833d-6d601a2d39d320220811164733.png) ###### 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: ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/53e02843-6985-4ee2-a928-1383e6fbaab220220811164826.png) 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) ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/b74c63fc-574d-4af8-9451-d97a58830a5a20220811164923.png) 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<T, V>,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<HotKeyModel> 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<KeyCountModel> 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<String, HotKeyModel>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: ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/f380d56f-9a2a-43af-9037-dcc4580f80a120220811165302.png) 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); } ``` ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/5ff1dadf-e44e-447f-89aa-4e202e5b2dae20220811165333.png) 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); } ``` 1. 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)。 2. 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。 3. 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 ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/6d8acd7e-83f1-4c6a-a35e-b0dd2fe2820d20220811165436.png) 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<Integer, LocalCache> 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<KeyRule> 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 ###### 5.API解析 1)流程图示 ① 查询流程 ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/6edda0cf-9fa2-4ed1-a93a-ac86b389d99720220811170207.png) ② 删除流程: ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/b5bbb066-1682-4005-988d-e98357f9b3dd20220811170220.png) 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 ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/74375688-df6b-482d-8e02-dba92994b30d20220811170236.png) 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<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<String, List<KeyRule>> 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<String, Cache<String, Object>> 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<HotKeyModel> 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<HotKeyModel> 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<AppInfo> 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<INettyMsgFilter> 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<HotKeyModel> - - 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<KeyCountModel> 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<KeyCountItem> 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。 ------------ ###### 自猿其说Tech-JDL京东物流技术与数据智能部 ###### 作者:李鹏
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