热key探测技术架构设计与实践
参考：
得物热点探测技术架构设计与实践
Redis数据倾斜与JD开源hotkey源码分析揭秘
京东热点检测 HotKey 学习笔记
hotkey: 京东App后台中间件，毫秒级探测热点数据，毫秒级推送至服务器集群内存，大幅降低热key对数据层查询压力
京东毫秒级热key探测框架设计与实践，已实战于618大促
问题一、如何进行热点探测？
首先我们要定义一下如何才能算是一个热点，我们知道热点产生的条件是 2 个：一个时间，一个流量。那么根据这个条件我们可以简单定义一个规则：比如 1 秒内访问 1000 次的数据算是热数据，当然这个数据需要根据具体的业务场景和过往数据进行具体评估。
对于单机应用，检测热数据很简单，直接在本地为每个 Key 创建一个滑动窗口计数器，统计单位时间内的访问总数（频率），并通过一个集合存放检测到的热 Key。
而对于分布式应用，对热 Key 的访问是分散在不同的机器上的，无法在本地独立地进行计算，因此，需要一个独立的、集中的热 Key 计算单元。
我们可以简单理解为：分布式应用节点感知热点规则配置，将热点数据进行上报，工作节点进行热点数据统计，对于符合阈值的热点进行推送给客户端，应用收到热点信息进行本地缓存等策略这五个步骤：
1.热点规则：配置热 Key 的上报规则，圈出需要重点监测的 Key
2.热点上报：应用服务将自己的热 Key 访问情况上报给集中计算单元
3.热点统计：收集各应用实例上报的信息，使用滑动窗口算法计算 Key 的热度
4.热点推送：当 Key 的热度达到设定值时，推送热 Key 信息至所有应用实例
5.热点缓存：各应用实例收到热 Key 信息后，对 Key 值进行本地缓存（此步骤根据具体业务策略调整）
