在业务开发里，跨多业务系统、长时间跨度且需实时更新的数据展示需求，就像一个大难题。今天就以闲鱼粉丝系统标签实现方案为例，看看如何解决！
业务痛点凸显
当代业务开发挑战重重，新需求常要求展示跨多业务系统的数据。以闲鱼粉丝系统标签场景来说，像“我的粉丝”页面有新粉、老粉和已购粉等分组。其面临的问题是，数据来源复杂且时间跨度大，要实时反映数据变化，同时QPS高、rt要求小，怎么破？
离线数据计算
为解决上述问题，先采用方案二。每天凌晨，把不同系统的业务数据导出，做离线关联计算，再对计算结果进行schema转化，作为业务数据的离线数据源。这种做法能涵盖多个业务系统的全量历史数据，数据准度高。举例，它能精准统计不同时间段粉丝的各类数据。
实时数据补偿
仅靠离线数据不行，还得反应实时数据变化。在此基础上，采用方案三对离线数据实时补偿。基于消费业务变更消息来实现，例如在系统标签场景中，处理关注/取关消息、交易消息等，生成实时补偿数据。新增粉丝或者粉丝状态改变时，能及时更新数据。
数据存储优化
根据查询的数据视图生成数据存储的schema。目的是降低数据查询频率和后处理复杂度。有一对一交易数据，用于交易次数的正反向查询，新增关注后能实时查到两人的历史购买数据。这使得数据存储更合理，查询更便捷。
查询展示机制
查询已购粉列表时，把一对多实时交易数据和一对多离线数据merge，按最新购买时间重新排序。然后查已购数据服务获取交易次数展示给用户。此过程展示了从数据查询到最终呈现的详细逻辑，确保数据准确实时展示。
新增粉丝处理
有新增粉丝情况时，要查询其历史购买数据补充到已购粉列表。具体在更新链路中消费新增关注消息，通过查询离线和实时一对一交易数据获取最新交易时间，更新到已购粉列表的实时补偿数据。这样保证新增粉丝数据也能及时融入系统。
这套方案解决了数据全量展示与实时更新的问题，保障了数据准确度，承载近1w的QPS，查询rt控制在几毫秒内。但也有局限，像热点数据会使实时补偿数据激增等。你觉得面对这些局限，该如何进一步优化这个方案？
