优化热点数据筛选与同步，识别变动账户

本文针对大规模数据同步中热点数据筛选与同步效率低下的问题，提出了一种基于变动账户识别的优化方案。传统方案如使用Redis缓存存在bigkey和LRU策略效果难以评估等问题。改进方案通过上游系统接口获取指定时间点后变动账户ID列表，仅同步这些账户，从而避免无效查询，显著提升同步效率，降低上游系统负载，实现海量热点数据的精准高效同步。 该方案适用于需要处理大量账户数据的系统，有效解决数据同步瓶颈问题。

高效筛选与同步海量热点数据

大规模数据同步中，如何高效筛选和同步热点数据至关重要。例如，系统间通过通知和定时轮询同步账户流水，频繁的轮询导致大量无数据账户的同步，加重上游系统负担。本文提出一种优化方案，通过识别变动账户来提升效率。

最初方案考虑使用Redis缓存（zset或set）存储账户，并设置TTL和LRU淘汰策略。但由于账户数量巨大，可能面临bigkey问题，且LRU策略效果难以评估，缓存过载时与全量查询无异。

改进方案的核心在于识别自上次同步后发生变动的账户。通过上游系统提供的接口，获取指定时间点后变动账户ID列表（例如，基于update_time查询）。

仅同步列表中的账户，即可避免无效查询，显著提升同步效率，同时减轻上游系统压力，实现热点数据的高效筛选和同步。

今天关于《优化热点数据筛选与同步，识别变动账户》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！