h***o
发帖数: 171 | 1 系统A的数据经常被修改，比如service 1修改了A的数据，但是系统A的consumer servi
ces并不知情，所以需要一个额外的servcie 2来检查系统A的数据是否被修改，如果修改
了，service 2就通知consumer services们。这个service 2怎么做好呢？scheduled？
on-demand? 需要提出一点的就是每检查一次系统A的数据需要花10多个小时。
我知道说的有点笼统，可能会让大家觉得具体问题具体分析。但是如果谁有设计类似系
统的经验，不妨分享一下，谢谢！ |
m******r
发帖数: 1033 | 2 建议倒腾倒腾meta data, 大部分系统都会记录'最后修改日期', 最近访问日期等等，
谁访问了，谁修改了等等。 我们当时有个土方法， 重要数据自己抠下来...反正这年
头存贮便宜了 |
i*****9
发帖数: 3157 | 3 能按照修改时间索引和查询就用根据修改时间 pull. 不行就只能是让 service 1 自己
push. 但所有基于 push 的 sync 操作最后都还要一个 基于 pull 操作的流程兜底，
因为push 操作会丢 message...
：系统A的数据经常被修改，比如service 1修改了A的数据，但是系统A的consumer
services并不知情，所以需要一个额外的servcie 2来检查系统A的数据是否被修改，如
果修改
：了，service 2就通知consumer services们。这个service 2怎么做好呢？scheduled
？ on-demand? 需要提出一点的就是每检查一次系统A的数据需要花10多个小时。 |
s********k
发帖数: 6180 | 4 service1 produce修改记录到kafka啊，service2 consume
servi
修改
【在 h***o 的大作中提到】
: 系统A的数据经常被修改，比如service 1修改了A的数据，但是系统A的consumer servi
: ces并不知情，所以需要一个额外的servcie 2来检查系统A的数据是否被修改，如果修改
: 了，service 2就通知consumer services们。这个service 2怎么做好呢？scheduled？
: on-demand? 需要提出一点的就是每检查一次系统A的数据需要花10多个小时。
: 我知道说的有点笼统，可能会让大家觉得具体问题具体分析。但是如果谁有设计类似系
: 统的经验，不妨分享一下，谢谢！
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m*****n
发帖数: 3575 | 5 如果consumer services是客户端
WebSocket做主动推送。 |
r****t
发帖数: 10904 | 6 要求 service 1 owner 提供 notification 给 service 2 for every modification.
If above is not possible, schedule service 2 to check regularly. On-demand
is hard because you have 10 hours lag.
servi
修改
【在 h***o 的大作中提到】
: 系统A的数据经常被修改，比如service 1修改了A的数据，但是系统A的consumer servi
: ces并不知情，所以需要一个额外的servcie 2来检查系统A的数据是否被修改，如果修改
: 了，service 2就通知consumer services们。这个service 2怎么做好呢？scheduled？
: on-demand? 需要提出一点的就是每检查一次系统A的数据需要花10多个小时。
: 我知道说的有点笼统，可能会让大家觉得具体问题具体分析。但是如果谁有设计类似系
: 统的经验，不妨分享一下，谢谢！
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md
发帖数: 38 | 7 可以使用JMS 或类似的技术，SERVICE1 publish topic 如果有更新，所有CONSUMER
SERVICES 订阅这一TOPIC。
这就能实现ONDEMAND的异步NOTIFY |
t**g
发帖数: 2 | 8 就是更新广播。最简单用Zookeeper watcher。Watching process每次更新处理完后，
需要记下当前值。
Kafka也可，Consumers不主动Commit offset。而是每次从上次处理完后的offset开始
接收message。
无论用啥consuming service都是有状态的。
10个小时的processing没办法break down成几个小的任务？ |
s********k
发帖数: 6180 | 9 感觉这个需求最好设置好kafka的KV，然后直接开log compaction，保证每次拿到对应K
的V
【在 t**g 的大作中提到】
: 就是更新广播。最简单用Zookeeper watcher。Watching process每次更新处理完后，
: 需要记下当前值。
: Kafka也可，Consumers不主动Commit offset。而是每次从上次处理完后的offset开始
: 接收message。
: 无论用啥consuming service都是有状态的。
: 10个小时的processing没办法break down成几个小的任务？
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