データの同期効率を改善するためにホットスポットデータのフィルタリングを最適化する方法は？

データの同期効率を改善：ホットデータフィルタリング戦略

ホットスポットデータの効率的なフィルタリングは、データの同期の鍵です。この記事で説明するシナリオは次のとおりです。アップストリームシステムとダウンストリームシステムは、通知と時限ポーリングを通じてアカウントのフローを同期させます。頻繁な投票とほとんどのアカウントのデータの更新はないため、アップストリームシステムの負荷が高すぎます。したがって、戦略を最適化し、ホットスポットデータのみを同期する必要があります。

最初のソリューションでは、Redisキャッシュを使用してホットスポットアカウントを維持し、ZSetを活用するか、ストレージを設定し、有効期限とLRUエリミネーション戦略を設定します。ただし、多数のアカウントがBigKeyの問題を引き起こし、キャッシュユーティリティを減らす可能性があります。

問題の中核は、最後の同期以降に変更されたアカウントを識別する方法です。

最良の解決策は、アップストリームシステムがインターフェイスを提供し、 update_timeに従って指定された期間内に変更されたアカウントIDのリストを返すことです。ダウンストリームシステムは、無効なクエリを回避し、効率を大幅に改善するために、このリストに基づいて同期するだけです。これにより、上流システムに対する過度の負荷の問題が効果的に解決され、データの同期の適時性と精度が確保されます。

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