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聖光之護
发布时间：2025-03-15 08:54:15
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原创
数据同步过程中，如何高效筛选热点数据至关重要。 以账户流水同步为例，频繁的定时轮询导致大量无效同步，造成上游系统资源浪费。 本文探讨如何优化策略，提升同步效率。
当前方案采用Redis缓存，定时轮询时检查缓存数据是否存在，存在则同步。同时，定期执行全量同步。Redis使用zset或set存储账户数据，并设置带TTL的LRU淘汰策略。然而，账户数量庞大可能导致bigkey问题，且LRU策略效果难以评估。
优化策略的关键在于：上游系统是否能提供接口，返回指定时间点后发生变更的账户列表（基于update_time查询）。 下游系统仅需根据该列表进行同步，避免无效查询。
通过此方法，精准筛选热点数据，避免不必要的全量查询，显著提升数据同步性能。 这比依赖缓存和LRU淘汰策略更有效，也更能解决bigkey问题和减少上游系统负担。
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