如何篩选和同步熱點數據以提高大規模數據同步效率？

大規模數據同步中的熱點數據優化策略

大規模數據同步中，高效篩選熱點數據至關重要。 假設存在一個基於通知和定時輪詢機制的上游系統，用於同步賬戶流水。高頻批量輪詢導致大量無變化賬戶的同步請求，給上游系統帶來巨大壓力。因此，我們需要優化策略，只同步發生變化的熱點數據。

最初方案考慮使用Redis緩存，定時輪詢時檢查緩存是否存在數據，存在則同步，否則跳過。同時，設置一個全量同步定時任務。 使用Redis ZSet或Set存儲賬戶，並設置過期時間，採用帶TTL的LRU內存淘汰策略。然而，大量賬戶可能導致BigKey問題，且LRU策略效果難以評估，緩存過大時與全量查詢無異。

更好的解決方案應從下游系統角度出發，關注：

自上次同步以來，哪些賬戶發生了變化？

理想情況下，上游系統應提供接口，返回指定時間點後發生變化的賬戶ID列表（例如，根據update_time查詢）。下游系統僅需根據此列表同步數據，避免無效查詢，顯著提升效率。 這比依賴緩存更有效，避免了緩存管理的複雜性和潛在問題。

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