Если данные динамические и меняются раз в 10 минут, а читаются миллионами в минуту — какой подход?

Если данные динамические и обновляются каждые 10 минут, а читаются миллионами в минуту, то ключевой задачей является обеспечение высокой производительности чтения при относительно редком обновлении.

Подходы:

• Кэширование: Использовать распределённый кэш (например, Redis, Memcached) для хранения актуальных данных. Обновлять кэш каждые 10 минут.
• Read-optimized хранилище: Хранить данные в базе, оптимизированной под чтение (например, key-value store, columnar DB).
• Обновление данных: При обновлении данных обновлять кэш атомарно или использовать стратегию "write-through" или "write-behind".
• Версионирование: Можно использовать версионирование данных, чтобы читатели всегда получали консистентную версию.
• Балансировка нагрузки: Распределять запросы по нескольким репликам или шардировать данные.

Пример:

1. Источник данных обновляет данные в базе каждые 10 минут.
2. После обновления база сбрасывает или обновляет кэш.
3. Клиенты читают данные из кэша, что обеспечивает миллионы запросов в минуту с низкой задержкой.

Таким образом, основная нагрузка на чтение снимается с базы за счёт кэша, а обновления происходят редко и контролируемо.