在常规开发流程中，我们经常面临一个关键场景——热点数据的处理。这类数据可能是频繁访问的请求类型，页面上共享的通用数据，或者是某个用户发起的大量请求。它们的共同特征是短时间内访问量激增、重复请求频繁，使得这部分数据成为系统访问的高频目标，与那些不常访问的数据形成鲜明对比。

针对这种热点数据，我们通常采用非法请求过滤、请求限流、服务降级和本地缓存等策略来应对。以下是一些技术架构的探讨：

热点数据探测方法综合梳理与总结

首先，我们可以通过服务器对请求key的识别，利用哈希表等数据结构进行计数，未达到阈值时请求数据库，超过阈值则缓存数据于本地JVM内存。然而，这种做法容易导致缓存不一致、计数不准确、缓存数据丢失以及内存浪费等问题。

其次，引入缓冲中间件如Redis，可以在请求服务层前先查询缓存，利用其LRU特性保持热点数据，摒弃冷数据。尽管如此，这种方法在面对缓存穿透、缓存雪崩等问题时，仍然可能导致数据库压力剧增，甚至服务不可用。

第三种方案是在服务层与数据库之间增加SLB和Proxy层，实现读写分离，以此提升读操作的扩展性和性能。在这一架构中，Proxy层还可以结合Redis进行热点数据的探测和快速响应。

第四种架构则更为成熟，它通过异步方式将key访问事件上报至Hermes服务端集群，利用ETCD和Apollo进行热点数据的推送和配置管理，有效解决了热点数据的性能问题。

最后，第五种方法是由京东开发的hotKey方案，通过流计算worker集群与客户端的netty长链接，实现请求的异步上报和计算，该方法在极端压力测试和实际应用中表现优异。

本文简要介绍了五种热点数据探测与处理的方法，旨在为开发者提供处理热点数据的新思路和解决方案。