在大规模数据同步中，如何有效地筛选和同步热点数据至关重要。例如，系统间通过通知和定期查询同步账户流量，频繁查询导致大量无数据账户同步，增加上游系统的负担。本文提出了通过识别变更账户来提高效率的优化方案。
最初的方案考虑使用Redis缓存(zset或set）存储帐户，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，LRU战略效果难以评估，缓存过载与全查询无异。
改进方案的核心是识别上次同步后发生变化的账户。通过上游系统提供的接口，在指定时间点后更改账户ID列表(例如，基于update_time查询)。
只有同步列表中的账户才能避免无效查询，显著提高同步效率，减轻上游系统压力，实现热点数据的高效筛选和同步。
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