Wie filtert und synchronisieren Sie Hotspot-Daten, um die Effizienz der großen Datensynchronisation zu verbessern?

Strategien zur Datendatenoptimierungsstrategien in großem Maßstab in großen Datensynchronisation

Bei groß angelegten Datensynchronisation ist das effiziente Screening von Hot-Daten von entscheidender Bedeutung. Angenommen, es gibt ein Upstream -System, das auf Benachrichtigungs- und zeitgesteuerten Wahlmechanismen zur Synchronisierungskonto -Strömungen basiert. Hochfrequenz-Batch-Umfragen führt zu einer großen Anzahl synchroner Anfragen für unveränderte Konten, was den stromaufwärtigen Systemen enormen Druck ausübt. Daher müssen wir unsere Strategie optimieren und nur die sich ändernden Hotspot -Daten synchronisieren.

Die anfängliche Lösung untersucht die Verwendung von Redis -Cache und überprüft, ob der Cache beim regelmäßigen Umfragen vorhanden ist, und synchronisieren, wenn er existiert, ansonsten. Richten Sie gleichzeitig eine vollständige Synchronisations -Timing -Aufgabe ein. Verwenden Sie Redis Zset oder setzen Sie ein, um Ihr Konto zu speichern, die Ablaufzeit festlegen und die LRU -Speicher -Elimination -Strategie mit TTL übernehmen. Eine große Anzahl von Konten kann jedoch zu großen Problemen führen, und der LRU -Strategieeffekt ist jedoch schwer zu bewerten, und es unterscheidet sich nicht von der vollständigen Abfrage, wenn der Cache zu groß ist.

Bessere Lösungen sollten aus der Perspektive von nachgelagerten Systemen beginnen und sich darauf konzentrieren:

Welche Konten haben sich seit der letzten Synchronisierung geändert?

Im Idealfall sollte das Upstream -System eine Schnittstelle bereitstellen, um eine Liste von Konto -IDs zurückzugeben, die sich nach einem bestimmten Zeitpunkt geändert haben (z. B. Abfrage basierend auf update_time ). Nachgeschaltete Systeme müssen nur auf dieser Liste basierend auf Daten synchronisieren, um ungültige Abfragen zu vermeiden und die Effizienz erheblich zu verbessern. Dies ist effizienter als auf Caches zu stützen und die Komplexität und mögliche Probleme des Cache -Managements zu vermeiden.

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