如何筛选和同步热点数据以提高大规模数据同步效率?
大规模数据同步中的热点数据优化策略
大规模数据同步中,高效筛选热点数据至关重要。 假设存在一个基于通知和定时轮询机制的上游系统,用于同步账户流水。高频批量轮询导致大量无变化账户的同步请求,给上游系统带来巨大压力。因此,我们需要优化策略,只同步发生变化的热点数据。
最初方案考虑使用Redis缓存,定时轮询时检查缓存是否存在数据,存在则同步,否则跳过。同时,设置一个全量同步定时任务。 使用Redis ZSet或Set存储账户,并设置过期时间,采用带TTL的LRU内存淘汰策略。然而,大量账户可能导致BigKey问题,且LRU策略效果难以评估,缓存过大时与全量查询无异。
更好的解决方案应从下游系统角度出发,关注:
自上次同步以来,哪些账户发生了变化?
理想情况下,上游系统应提供接口,返回指定时间点后发生变化的账户ID列表(例如,根据update_time
查询)。下游系统仅需根据此列表同步数据,避免无效查询,显著提升效率。 这比依赖缓存更有效,避免了缓存管理的复杂性和潜在问题。
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