现代系统架构中,数据同步至关重要。尤其是在依赖通知和定时轮询机制同步账户流水等场景下,高效筛选热点数据成为关键。本文将深入探讨如何优化热点数据筛选策略,提升数据同步效率。
许多系统采用定时轮询同步账户流水,然而,高频率的轮询导致大量无效请求,加重系统负担,并影响上游系统性能。因此,需要一种机制来精准筛选需要同步的热点数据。
最初的方案是利用Redis缓存,存储需要同步的账户信息。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,保留一个全量同步的定时任务。此方案采用Redis的ZSet或Set,并设置TTL和LRU淘汰策略。
然而,这种方案存在局限性:海量账户可能导致Redis bigkey问题,且LRU淘汰策略的实际效果难以保证,在缓存过载时,效率提升有限。
为了解决上述问题,建议采用以下优化策略:
此方案避免了无效查询,显著降低系统负载,并实现对热点数据的精准同步。下游系统无需维护庞大的缓存,依赖上游提供的变动账户列表,从而有效提升数据同步效率。 这种方法不仅减少了系统资源消耗,也更精准地识别需要同步的数据,优化了整体同步流程。
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