


Wie optimieren Sie die Filterung von Hotspot -Daten, um die Effizienz der Datensynchronisierung zu verbessern?
Verbesserung der Datensynchronisierungseffizienz: Heißdatenfilterungsstrategie
Die effiziente Filterung von Hotspot -Daten ist der Schlüssel zur Datensynchronisation. Das in diesem Artikel diskutierte Szenario lautet: Das stromaufwärts gelegene System und das nachgeschaltete Systemsynchronisierungskonto fließen durch Benachrichtigung und zeitgesteuerte Umfragen. Aufgrund häufiger Umfragen und keine Datenaktualisierungen für die meisten Konten ist die Upstream -Systemlast zu hoch. Daher müssen wir die Strategie optimieren und nur Hotspot -Daten synchronisieren.
Die anfängliche Lösung berücksichtigt den Einsatz von Redis -Cache, um Hotspot -Konten zu verwalten, ZSET zu nutzen oder Speicher festzulegen und die Strategie zur Ablaufzeit und der LRU -Eliminierungsstrategie festzulegen. Eine große Anzahl von Konten kann jedoch zu großen Problemen führen und den Cache -Nutzen reduzieren.
Der Kern des Problems ist: Wie können Sie die Konten identifizieren, die sich seit der letzten Synchronisation geändert haben?
Die beste Lösung ist: Das Upstream -System bietet eine Schnittstelle und gibt die Liste der Konto -IDs zurück, die innerhalb des angegebenen Zeitraums gemäß update_time
geändert wurden. Nachgeschaltete Systeme müssen nur auf dieser Liste synchronisieren, um ungültige Abfragen zu vermeiden und die Effizienz erheblich zu verbessern. Dies wird das Problem der übermäßigen Belastung auf vorgelagerten Systemen effektiv lösen und die Aktualität und Genauigkeit der Datensynchronisation sicherstellen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie optimieren Sie die Filterung von Hotspot -Daten, um die Effizienz der Datensynchronisierung zu verbessern?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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ThejvmisanabstractComputingMachinecrucialForrunningjavaprogramsduToitSplatform-unabhängige Architektur.itincludes: 1) ClassloaderforFoLoading-Klassen, 2) Runtimedataardeatastorage, 3) ExeclectueNeginewitherdinterpreter, Jitcompiler, undgarbaglector

JvmhasaclosereLationship withtheosasittranslatesjavabyteCodeIntomachine-spezifische Struktur, ManagesMemory und HandlesGAGAGECollection

Die Java -Implementierung "einmal schreiben, überall rennen" wird in Bytecode zusammengestellt und auf einer Java Virtual Machine (JVM) ausgeführt. 1) Schreiben Sie Java -Code und kompilieren Sie ihn in Bytecode. 2) Bytecode läuft auf einer beliebigen Plattform, wobei JVM installiert ist. 3) Verwenden Sie die Java Native Interface (JNI), um plattformspezifische Funktionen zu verarbeiten. Trotz Herausforderungen wie JVM-Konsistenz und der Verwendung von plattformspezifischen Bibliotheken verbessert Wora die Entwicklungseffizienz und die Flexibilität der Bereitstellung erheblich.

JavaachievesplattformIndependencethroughthejavavirtualMachine (JVM), die Codetorunondifferentoperatingsystems mit der Modifizierung von TheJVMCompilesjavacodeIntoplatform-inindivespendentBytecode, abgerechnet, abtrakt, abtret, abtrakt,

JavaispowerfulDuetoitsplattformindependenz, objektorientierteNature, Richstandardlibrary, PerformanceCapabilities, andstrongSecurityFeatures.1) PlattformindependenceAllowsApplicationStorunonanyDevicesupportingjava)

Zu den Top-Java-Funktionen gehören: 1) objektorientierte Programmierung, Unterstützung von Polymorphismus, Verbesserung der Code-Flexibilität und -wartbarkeit; 2) Ausnahmebehörigkeitsmechanismus, Verbesserung der Code-Robustheit durch Try-Catch-finaler Blöcke; 3) Müllsammlung, Vereinfachung des Speichermanagements; 4) Generika, Verbesserung der Art Sicherheit; 5) ABBDA -Ausdrücke und funktionale Programmierung, um den Code prägnanter und ausdrucksstärker zu gestalten; 6) Reiche Standardbibliotheken, die optimierte Datenstrukturen und Algorithmen bereitstellen.


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