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Wie optimieren Sie die Filterung von Hotspot -Daten, um die Effizienz der Datensynchronisierung zu verbessern?
Wie optimieren Sie die Filterung von Hotspot -Daten, um die Effizienz der Datensynchronisierung zu verbessern?
Verbesserung der Datensynchronisierungseffizienz: Heißdatenfilterungsstrategie
Die effiziente Filterung von Hotspot -Daten ist der Schlüssel zur Datensynchronisation. Das in diesem Artikel diskutierte Szenario lautet: Das stromaufwärts gelegene System und das nachgeschaltete Systemsynchronisierungskonto fließen durch Benachrichtigung und zeitgesteuerte Umfragen. Aufgrund häufiger Umfragen und keine Datenaktualisierungen für die meisten Konten ist die Upstream -Systemlast zu hoch. Daher müssen wir die Strategie optimieren und nur Hotspot -Daten synchronisieren.
Die anfängliche Lösung berücksichtigt den Einsatz von Redis -Cache, um Hotspot -Konten zu verwalten, ZSET zu nutzen oder Speicher festzulegen und die Strategie zur Ablaufzeit und der LRU -Eliminierungsstrategie festzulegen. Eine große Anzahl von Konten kann jedoch zu großen Problemen führen und den Cache -Nutzen reduzieren.
Der Kern des Problems ist: Wie können Sie die Konten identifizieren, die sich seit der letzten Synchronisation geändert haben?
Die beste Lösung ist: Das Upstream -System bietet eine Schnittstelle und gibt die Liste der Konto -IDs zurück, die innerhalb des angegebenen Zeitraums gemäß update_time geändert wurden. Nachgeschaltete Systeme müssen nur auf dieser Liste synchronisieren, um ungültige Abfragen zu vermeiden und die Effizienz erheblich zu verbessern. Dies wird das Problem der übermäßigen Belastung auf vorgelagerten Systemen effektiv lösen und die Aktualität und Genauigkeit der Datensynchronisation sicherstellen.
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