下面這篇文章來自於有讚的知識共享，總體設計還是不錯的，但我對其中的一點比較存疑。就是將計算熱點key的工作放在客戶端這裏。
因爲一個java實例，可能面臨巨多的get請求，譬如請求的key數量較多，那麼由客戶端來記錄這些key，並計算key的熱度，是一個比較費力且喫內存的事。即便他限制了最大內存量，那可能會漏掉很多key。
還有一種，譬如某個key非常熱，但是請求分散到了N個實例裏，顯得單個實例並不熱，但實際上這個key確實是熱key，那麼在客戶端就難以計算出來這個東西。
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爲什麼要做 TMC
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多級緩存解決方案的痛點
TMC 整體架構
TMC 本地緩存
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如何透明
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整體結構
熱點發現
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整體流程
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數據收集
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熱度滑窗
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熱度匯聚
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熱點探測
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特性總結
實戰效果
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快手商家某次商品營銷活動
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雙十一期間部分應用 TMC 效果展示**
功能展望
TMC，即“透明多級緩存（Transparent Multilevel Cache）”，是有贊 PaaS 團隊給公司內應用提供的整體緩存解決方案。
TMC 在通用“分佈式緩存解決方案（如 CodisProxy + Redis，如有贊自研分佈式緩存系統 zanKV）”基礎上，增加了以下功能：
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應用層熱點探測
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應用層本地緩存
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應用層緩存命中統計
以幫助應用層解決緩存使用過程中出現的熱點訪問問題。
爲什麼要做 TMC
使用有贊服務的電商商家數量和類型很多，商家會不定期做一些“商品秒殺”、“商品推廣”活動，導致“營銷活動”、“商品詳情”、“交易下單”等鏈路應用出現緩存熱點訪問的情況：
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活動時間、活動類型、活動商品之類的信息不可預期，導致 緩存熱點訪問 情況不可提前預知；
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緩存熱點訪問 出現期間，應用層少數 熱點訪問 key 產生大量緩存訪問請求：衝擊分佈式緩存系統，大量佔據內網帶寬，最終影響應用層系統穩定性；
爲了應對以上問題，需要一個能夠 自動發現熱點 並 將熱點緩存訪問請求前置在應用層本地緩存的解決方案，這就是 TMC 產生的原因。
多級緩存解決方案的痛點
基於上述描述，我們總結了下列 多級緩存解決方案需要解決的需求痛點：
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熱點探測：如何快速且準確的發現 熱點訪問 key ？
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數據一致性：前置在應用層的本地緩存，如何保障與分佈式緩存系統的數據一致性？
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效果驗證：如何讓應用層查看本地緩存命中率、熱點 key 等數據，驗證多級緩存效果？
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透明接入：整體解決方案如何減少對應用系統的入侵，做到快速平滑接入？
TMC 聚焦上述痛點，設計並實現了整體解決方案。以支持“熱點探測”和“本地緩存”，減少熱點訪問時對下游分佈式緩存服務的衝擊，避免影響應用服務的性能及穩定性。
TMC 整體架構
TMC 整體架構如上圖，共分爲三層：
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存儲層：提供基礎的 kv 數據存儲能力，針對不同的業務場景選用不同的存儲服務（codis/zankv/aerospike）；
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代理層：爲應用層提供統一的緩存使用入口及通信協議，承擔分佈式數據水平切分後的路由功能轉發工作；
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應用層：提供統一客戶端給應用服務使用，內置“熱點探測”、“本地緩存”等功能，對業務透明；
本篇聚焦在應用層客戶端的“熱點探測”、“本地緩存”功能。
TMC 本地緩存
如何透明
TMC 是如何減少對業務應用系統的入侵，做到透明接入的？對於公司 Java 應用服務，在緩存客戶端使用方式上分爲兩類：
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基於
spring.data.redis包，使用RedisTemplate編寫業務代碼； -
基於
youzan.framework.redis包，使用RedisClient編寫業務代碼；
不論使用以上那種方式，最終通過 JedisPool創建的 Jedis對象與緩存服務端代理層做請求交互。
TMC 對原生 jedis 包的 JedisPool和 Jedis類做了改造，在 JedisPool 初始化過程中集成 TMC“熱點發現”+“本地緩存”功能 Hermes-SDK包的初始化邏輯
使 Jedis客戶端與緩存服務端代理層交互時先與 Hermes-SDK交互，從而完成 “熱點探測”+“本地緩存”功能的透明接入。
對於 Java 應用服務，只需使用特定版本的 jedis-jar 包，無需修改代碼，即可接入 TMC 使用“熱點發現”+“本地緩存”功能，做到了對應用系統的最小入侵。
整體結構
模塊劃分
TMC 本地緩存整體結構分爲如下模塊：
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Jedis-Client：Java 應用與緩存服務端交互的直接入口，接口定義與原生 Jedis-Client 無異；
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Hermes-SDK：自研“熱點發現+本地緩存”功能的 SDK 封裝，Jedis-Client 通過與它交互來集成相應能力；
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Hermes 服務端集羣：接收 Hermes-SDK 上報的緩存訪問數據，進行熱點探測，將熱點 key 推送給 Hermes-SDK 做本地緩存；
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緩存集羣：由代理層和存儲層組成，爲應用客戶端提供統一的分佈式緩存服務入口；
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基礎組件：etcd 集羣、Apollo 配置中心，爲 TMC 提供“集羣推送”和“統一配置”能力；
基本流程
1）key 值獲取
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Java 應用調用 Jedis-Client 接口獲取 key 的緩存值時，Jedis-Client 會詢問 Hermes-SDK 該 key 當前是否是 熱點key；
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對於 熱點key ，直接從 Hermes-SDK 的 熱點模塊 獲取熱點 key 在本地緩存的 value 值，不去訪問 緩存集羣 ，從而將訪問請求前置在應用層；
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對於非 熱點key ，Hermes-SDK 會通過
Callable回調 Jedis-Client 的原生接口，從 緩存集羣 拿到 value 值； -
對於 Jedis-Client 的每次 key 值訪問請求，Hermes-SDK 都會通過其 通信模塊 將 key 訪問事件 異步上報給 Hermes 服務端集羣 ，以便其根據上報數據進行“熱點探測”；
2）key 值過期
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Java 應用調用 Jedis-Client 的
set()del()expire()接口時會導致對應 key 值失效，Jedis-Client 會同步調用 Hermes-SDK 的invalid()方法告知其“key 值失效”事件； -
對於 熱點 key ，Hermes-SDK 的 熱點模塊 會先將 key 在本地緩存的 value 值失效，以達到本地數據強一致。同時 通信模塊 會異步將“key 值失效”事件通過 etcd 集羣 推送給 Java 應用集羣中其他 Hermes-SDK 節點；
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其他 Hermes-SDK 節點的 通信模塊 收到 “key 值失效”事件後，會調用 熱點模塊 將 key 在本地緩存的 value 值失效，以達到集羣數據最終一致；
3）熱點發現
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Hermes 服務端集羣 不斷收集 Hermes-SDK上報的 key 訪問事件，對不同業務應用集羣的緩存訪問數據進行週期性（3s 一次）分析計算，以探測業務應用集羣中的熱點 key列表；
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對於探測到的熱點 key列表，Hermes 服務端集羣 將其通過 etcd 集羣 推送給不同業務應用集羣的 Hermes-SDK 通信模塊，通知其對熱點 key列表進行本地緩存；
4）配置讀取
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Hermes-SDK 在啓動及運行過程中，會從 Apollo 配置中心 讀取其關心的配置信息（如：啓動關閉配置、黑白名單配置、etcd 地址…）；
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Hermes 服務端集羣 在啓動及運行過程中，會從 Apollo 配置中心 讀取其關心的配置信息（如：業務應用列表、熱點閾值配置、etcd 地址…）
穩定性
TMC 本地緩存穩定性表現在以下方面：
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數據上報異步化：Hermes-SDK 使用
rsyslog技術對“key 訪問事件”進行異步化上報，不會阻塞業務； -
通信模塊線程隔離：Hermes-SDK 的 通信模塊 使用獨立線程池+有界隊列，保證事件上報&監聽的 I/O 操作與業務執行線程隔離，即使出現非預期性異常也不會影響基本業務功能；
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緩存管控：Hermes-SDK 的 熱點模塊 對本地緩存大小上限進行了管控，使其佔用內存不超過 64MB（LRU），杜絕 JVM 堆內存溢出的可能；
一致性
TMC 本地緩存一致性表現在以下方面：
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Hermes-SDK 的 熱點模塊 僅緩存 熱點 key 數據，絕大多數非熱點 key數據由 緩存集羣 存儲；
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熱點 key 變更導致 value 失效時，Hermes-SDK 同步失效本地緩存，保證 本地強一致；
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熱點 key 變更導致 value 失效時，Hermes-SDK 通過 etcd 集羣 廣播事件，異步失效業務應用集羣中其他節點的本地緩存，保證 集羣最終一致；
熱點發現
整體流程
TMC 熱點發現流程分爲四步：
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數據收集：收集 Hermes-SDK 上報的 key 訪問事件；
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熱度滑窗：對 App 的每個 Key，維護一個時間輪，記錄基於當前時刻滑窗的訪問熱度；
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熱度匯聚：對 App 的所有 Key，以 的形式進行 熱度排序彙總；
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熱點探測：對 App，從 熱 Key 排序彙總 結果中選出 TopN 的熱點 Key ，推送給 Hermes-SDK；
數據收集
Hermes-SDK通過本地 rsyslog將 key 訪問事件以協議格式放入 kafka，Hermes 服務端集羣的每個節點消費 kafka 消息，實時獲取 key 訪問事件。
訪問事件協議格式如下：
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appName：集羣節點所屬業務應用
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uniqueKey：業務應用 key 訪問事件 的 key
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sendTime：業務應用 key 訪問事件 的發生時間
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weight：業務應用 key 訪問事件 的訪問權值
Hermes 服務端集羣節點將收集到的 key 訪問事件存儲在本地內存中，內存數據結構爲 Map<string,map>，對應業務含義映射爲 Map<appname,map>。
熱度滑窗
時間滑窗
Hermes 服務端集羣節點，對每個 App 的每個 key，維護了一個 時間輪：
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時間輪中共 10 個 時間片，每個時間片記錄當前 key 對應 3 秒時間週期的總訪問次數；
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時間輪 10 個時間片的記錄累加即表示當前 key 從當前時間向前 30 秒時間窗口內的總訪問次數；
映射任務
Hermes 服務端集羣節點，對每個 App 每 3 秒 生成一個 映射任務，交由節點內 “緩存映射線程池” 執行。映射任務內容如下：
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對當前 App，從
Map<appname,map>< appname,map<="" code="">中取出 appName 對應的 MapMap>； -
遍歷Map>中的 key，對每個 key 取出其熱度存入其 時間輪 對應的時間片中；
熱度匯聚
完成第二步“熱度滑窗”後，映射任務繼續對當前 App 進行“熱度匯聚”工作：
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遍歷 App 的 key，將每個 key 的 時間輪 熱度進行彙總（即 30 秒時間窗口內總熱度）得到探測時刻 滑窗總熱度； -
將< key , 滑窗總熱度 >以排序集合的方式存入 Redis 存儲服務 中，即 熱度匯聚結果；
熱點探測
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在前幾步，每 3 秒 一次的 映射任務 執行，對每個 App 都會產生一份當前時刻的 熱度匯聚結果 -
Hermes 服務端集羣 中的“熱點探測”節點，對每個 App，只需週期性從其最近一份 熱度匯聚結果 中取出達到熱度閾值的 TopN 的 key 列表，即可得到本次探測的 熱點 key 列表；
TMC 熱點發現整體流程如下圖：
特性總結
實時性
Hermes-SDK 基於rsyslog + kafka 實時上報 key 訪問事件。映射任務3 秒一個週期完成“熱度滑窗” + “熱度匯聚”工作，當有 熱點訪問場景出現時最長 3 秒即可探測出對應 熱點 key。
準確性
key 的熱度匯聚結果由“基於時間輪實現的滑動窗口”匯聚得到，相對準確地反應當前及最近正在發生訪問分佈。
擴展性
Hermes 服務端集羣節點無狀態，節點數可基於 kafka 的 partition 數量橫向擴展。
“熱度滑窗” + “熱度匯聚” 過程基於 App 數量，在單節點內多線程擴展。
實戰效果
快手商家某次商品營銷活動
有贊商家通過快手直播平臺爲某商品搞活動，造成該商品短時間內被集中訪問產生訪問熱點，活動期間 TMC 記錄的實際熱點訪問效果數據如下：
某核心應用的緩存請求&命中率曲線圖**
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上圖藍線爲應用集羣調用get()方法訪問緩存次數 -
上圖綠線爲獲取緩存操作命中TMC本地緩存的次數
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上圖爲本地緩存命中率曲線圖
可以看出活動期間緩存請求量及本地緩存命中量均有明顯增長，本地緩存命中率達到近 80%（即應用集羣中 80% 的緩存查詢請求被 TMC 本地緩存攔截）。
熱點緩存對應用訪問的加速效果**
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上圖爲應用接口 QPS 曲線
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上圖爲應用接口 RT 曲線
可以看出活動期間應用接口的請求量有明顯增長，由於 TMC 本地緩存的效果應用接口的 RT 反而出現下降。
雙十一期間部分應用 TMC 效果展示**
商品域核心應用效果
功能展望
TMC 目前已爲商品中心、物流中心、庫存中心、營銷活動、用戶中心、網關&消息等多個核心應用模塊提供服務，後續應用也在陸續接入中。
TMC 在提供“熱點探測” + “本地緩存”的核心能力同時，也爲應用服務提供了靈活的配置選擇，應用服務可以結合實際業務情況在“熱點閾值”、“熱點 key 探測數量”、“熱點黑白名單”維度進行自由配置以達到更好的使用效果。