主要观点总结
文章介绍了macrozheng.com上的Boot+Cloud项目学习，特别是针对京东App后台中间件的部分。该中间件能够毫秒级探测热点数据并推送到服务器集群内存，降低热key对数据层的查询压力。文章还介绍了该项目的核心功能、适用场景、性能指标、实战检验和架构设计。
关键观点总结
关键观点1: 项目介绍与背景
文章首先介绍了macrozheng.com上的Boot+Cloud项目学习，特别是关于京东App后台中间件的部分，这是一个开源项目，用于处理热点数据问题。
关键观点2: 核心功能
该中间件能够毫秒级探测热点数据（如突发大量请求同一个商品、热用户、热接口等），并将这些热数据推送到应用部署的所有机器JVM内存中，以减轻对后端数据存储层的冲击。
关键观点3: 性能指标
该框架经历了多次压测，探测性能可达到每秒处理数十万个key探测任务，推送性能平稳推送每秒10-12万次。在实战检验中，每天探测的key数量达到数十亿计，在大促期间，hotkey的worker集群秒级吞吐量达到1500万级别。
关键观点4: 架构设计
项目主要由etcd集群、client端jar包、worker端集群和dashboard控制台四个部分组成。整个架构非常轻量级，没有依赖于任何定制化的组件。
关键观点5: 额外信息
文章还提到了一个名为mall的项目，是一个基于SpringBoot3和Vue的电商系统，后端支持多模块和最新微服务架构，采用Docker和K8S部署。此外，还介绍了项目的视频教程，内容涵盖Spring Cloud核心组件、微服务项目实战、Kubernetes容器化部署等内容。
文章预览
Boot+Cloud项目学习： macrozheng.com 项目介绍 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。 对任意突发性的无法预先感知的热点请求，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，推送到该应用部署的所有机器 JVM 内存中，以大幅减轻对后端数据存储层的冲击，并可以由客户端决定如何使用这些热 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 key 在整个应用集群内保持一致性。 核心功能 ：热数据探测并推送至集群各个服务器 适用场景 ： mysql 热数据本地缓存 redis 热数据本地缓存 黑名单用户本地缓
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