Comment filtrer et synchroniser les données sur hotspot pour améliorer l'efficacité de la synchronisation des données à grande échelle?

Stratégies d'optimisation des données sur hotspot dans la synchronisation des données à grande échelle

Dans la synchronisation des données à grande échelle, le dépistage efficace des données chaudes est crucial. Supposons qu'il existe un système en amont basé sur la notification et les mécanismes de sondage chronométrés pour la synchronisation des flux de compte. Le sondage par lots à haute fréquence conduit à un grand nombre de demandes synchrones de comptes inchangés, ce qui exerce une énorme pression sur les systèmes en amont. Par conséquent, nous devons optimiser notre stratégie et synchroniser uniquement les données changeantes des points chauds.

La solution initiale envisage d'utiliser Redis Cache, en vérifiant si le cache existe lors du sondage régulièrement, en synchronisant si elle existe, sinon sautant. En même temps, configurez une tâche complète de synchronisation de synchronisation. Utilisez Redis zset ou défini pour stocker votre compte, définissez le temps d'expiration et adoptez la stratégie d'élimination de la mémoire LRU avec TTL. Cependant, un grand nombre de comptes peuvent causer des problèmes de grosse casse, et l'effet de stratégie LRU est difficile à évaluer, et il n'est pas différent de la requête complète lorsque le cache est trop grand.

De meilleures solutions devraient commencer du point de vue des systèmes en aval et se concentrer sur:

Quels comptes ont changé depuis la dernière synchronisation?

Idéalement, le système en amont doit fournir une interface pour renvoyer une liste des ID de compte qui ont changé après un point temporel spécifié (par exemple, une requête basée sur update_time ). Les systèmes en aval n'ont qu'à synchroniser les données en fonction de cette liste pour éviter les requêtes non valides et améliorer considérablement l'efficacité. Ceci est plus efficace que de compter sur les caches, en évitant la complexité et les problèmes potentiels de la gestion des caches.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!