ホットスポットデータをフィルタリングおよび同期して、大規模なデータの同期の効率を改善する方法は？

大規模なデータの同期におけるホットスポットデータ最適化戦略

大規模なデータの同期では、ホットデータの効率的なスクリーニングが重要です。アカウントフローを同期するための通知および時限ポーリングメカニズムに基づいて上流システムがあるとします。高周波バッチポーリングは、変更されていないアカウントに対する多数の同期リクエストにつながり、上流システムに大きな圧力をかけます。したがって、戦略を最適化し、変化するホットスポットデータを同期するだけです。

最初の解決策は、Redisキャッシュの使用を検討し、定期的にポーリングするときにキャッシュが存在するかどうかを確認し、存在するかどうかを同期させ、そうでなければスキップします。同時に、完全な同期タイミングタスクを設定します。 Redis Zsetを使用するか、アカウントを保存し、有効期限を設定し、TTLを使用してLRUメモリ排除戦略を採用します。ただし、多数のアカウントがBigKeyの問題を引き起こす可能性があり、LRU戦略効果を評価することは困難であり、キャッシュが大きすぎる場合の完全なクエリと違いはありません。

より良いソリューションは、ダウンストリームシステムの観点から開始し、次のことに焦点を当てる必要があります。

最後の同期以来、どのアカウントが変更されましたか？

理想的には、上流システムは、指定された時点（ update_timeに基づくクエリなど）の後に変更されたアカウントIDのリストを返すインターフェイスを提供する必要があります。ダウンストリームシステムは、このリストに基づいてデータを同期するだけで、クエリが無効になり、効率を大幅に改善する必要があります。これは、キャッシュに依存するよりも効率的であり、キャッシュ管理の複雑さと潜在的な問題を回避します。

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