데이터 동기화 효율을 향상시키기 위해 핫스팟 데이터 필터링을 최적화하는 방법은 무엇입니까?

데이터 동기화 효율성 향상 : 핫 데이터 필터링 전략

핫스팟 데이터의 효율적인 필터링은 데이터 동기화의 핵심입니다. 이 기사에서 논의 된 시나리오는 다음과 같습니다. 업스트림 시스템과 다운 스트림 시스템은 계정을 동기화하여 알림 및 시간이 지정된 폴링을 통해 흐릅니다. 자주 폴링 및 대부분의 계정에 대한 데이터 업데이트가 없기 때문에 업스트림 시스템로드가 너무 높습니다. 따라서 전략을 최적화하고 핫스팟 데이터 만 동기화해야합니다.

초기 솔루션은 Redis 캐시를 사용하여 핫스팟 계정을 유지하고 ZSET를 활용하거나 스토리지를 설정하고 만료 시간 및 LRU 제거 전략을 설정합니다. 그러나 많은 계정이 큰 문제를 일으키고 캐시 유틸리티를 줄일 수 있습니다.

문제의 핵심은 다음과 같습니다. 마지막 동기화 이후 변경된 계정을 식별하는 방법은 무엇입니까?

최상의 솔루션은 다음과 같습니다. 업스트림 시스템은 인터페이스를 제공하고 update_time 에 따라 지정된 기간 내에 변경된 계정 ID 목록을 반환합니다. 다운 스트림 시스템은 유효하지 않은 쿼리를 피하고 효율성을 크게 향상시키기 위해이 목록을 기반으로 동기화하면됩니다. 이는 업스트림 시스템에서 과도한 부하 문제를 효과적으로 해결하고 데이터 동기화의 적시성과 정확성을 보장합니다.

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