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Comment optimiser le filtrage des données sur les points chauds pour améliorer l'efficacité de synchronisation des données?
Comment optimiser le filtrage des données sur les points chauds pour améliorer l'efficacité de synchronisation des données?
Améliorer l'efficacité de la synchronisation des données: stratégie de filtrage des données à chaud
Le filtrage efficace des données sur hotspot est la clé de la synchronisation des données. Le scénario discuté dans cet article est: le système en amont et le système en aval de synchronisation des comptes traversent la notification et le sondage chronométré. En raison des interrogations fréquentes et aucune mise à jour de données pour la plupart des comptes, la charge du système en amont est trop élevée. Par conséquent, nous devons optimiser la stratégie et synchroniser uniquement les données sur hotspot.
La solution initiale envisage d'utiliser Redis Cache pour maintenir les comptes Hotspot, tirer parti de ZSET ou définir le stockage, et définir le temps d'expiration et la stratégie d'élimination LRU. Cependant, un grand nombre de comptes peuvent provoquer des problèmes de grosse cache.
Le cœur du problème est: comment identifier les comptes qui ont changé depuis la dernière synchronisation?
La meilleure solution est: le système en amont fournit une interface et renvoie la liste des ID de compte qui ont été modifiés dans le délai spécifié selon update_time . Les systèmes en aval n'ont qu'à se synchroniser en fonction de cette liste pour éviter les requêtes non valides et améliorer considérablement l'efficacité. Cela résoudra efficacement le problème de la charge excessive sur les systèmes en amont et assurera la rapidité et la précision de la synchronisation des données.
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