대규모 데이터 동기화의 효율성을 향상시키기 위해 핫스팟 데이터를 필터링하고 동기화하는 방법은 무엇입니까?

대규모 데이터 동기화의 핫스팟 데이터 최적화 전략

대규모 데이터 동기화에서는 핫 데이터의 효율적인 스크리닝이 중요합니다. 계정 흐름을 동기화하기위한 알림 및 시점 폴링 메커니즘을 기반으로하는 업스트림 시스템이 있다고 가정합니다. 고주파 배치 폴링은 변하지 않은 계정에 대한 많은 수의 동기 요청으로 이어져 상류 시스템에 큰 압력 을가합니다. 따라서 전략을 최적화하고 변화하는 핫스팟 데이터 만 동기화해야합니다.

초기 솔루션은 Redis 캐시 사용을 고려하여 정기적으로 폴링 할 때 캐시가 존재하는지 확인하고 존재하는 경우 동기화하거나 건너 뛰기. 동시에 전체 동기화 타이밍 작업을 설정하십시오. Redis ZSET를 사용하거나 계정을 저장하고 만료 시간을 설정하고 LRU 메모리 제거 전략을 TTL로 채택하십시오. 그러나 많은 계정으로 인해 큰 문제가 발생할 수 있으며 LRU 전략 효과는 평가하기가 어렵고 캐시가 너무 커지면 전체 쿼리와 다르지 않습니다.

더 나은 솔루션은 다운 스트림 시스템의 관점에서 시작하여 다음에 중점을 두어야합니다.

마지막 동기화 이후 어떤 계정이 변경 되었습니까?

이상적으로 업스트림 시스템은 지정된 시점 (예 : update_time 기반으로 한 쿼리) 후에 변경된 계정 ID 목록을 반환하는 인터페이스를 제공해야합니다. 다운 스트림 시스템은 유효하지 않은 쿼리를 피하고 효율성을 크게 향상시키기 위해이 목록을 기반으로 데이터를 동기화하면됩니다. 이것은 캐시 관리의 복잡성과 잠재적 문제를 피하는 캐시에 의존하는 것보다 더 효율적입니다.

위 내용은 대규모 데이터 동기화의 효율성을 향상시키기 위해 핫스팟 데이터를 필터링하고 동기화하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!