Redis 实现 feed 流

Feed 流中的每一条状态或者消息。比如朋友圈中的一个状态就是一个 Feed，微博中的一条微博就是一个 Feed。

• Feed 流

持续更新并呈现给用户内容的信息流。每个人的朋友圈，微博关注页等等都是一个 Feed 流。

• Timeline

Feed 流的一种，微博，朋友圈都是 Timeline 类型的 Feed 流，但由于 Timeline 类型出现最早，使用最广泛，最为人熟知，有时也用 Timeline 表示 Feed 流。

• 关注页 Timeline

展示其他人 Feed 消息的页面，比如朋友圈，微博首页。

• 个人页 Timeline

展示自己发送过的 Feed 消息的页面，比如微信中的相册，微博的个人页。

2 特点

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• 多账号内容流

Feed 流系统中肯定会存在成千上万的账号，账号之间可以关注，取关，加好友和拉黑等操作。只要满足这一条，那么就可以当做 Feed 流系统来设计。

• 非稳定的账号关系

由于存在关注，取关等操作，所以系统中的用户之间的关系就会一直在变化，是一种非稳定的状态。

• 读写比例 100:1

读写严重不平衡，读多写少，一般读写比例

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在 10：1，甚至 100：1 以上。

• 消息必达性要求高

比如发送了一条朋友圈后，结果部分朋友看到了，部分朋友没看到，如果偏偏女朋友没看到，那么可能会产生很严重的感情矛盾，后果很严重。

3 分类

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• Timeline

按发布的时间顺序排序，先发布的先看到，后发布的排列在最顶端，类似于微信朋友圈，微博等。这也是一种最常见的形式。产品如果选择 Timeline 类型，那么就是认为 Feed 流中的 Feed 不多，但是每个 Feed 都很重要，都需要用户看到。

• Rank

按某个非时间的因子排序，一般是按照用户的喜好度排序，用户最喜欢的排在最前面，次喜欢的排在后面。这种一般假定用户可能看到的 Feed 非常多，而用户花费在这里的时间有限，那么就为用户选择出用户最想看的 Top N 结果，场景的应用场景有图片分享、新闻推荐类、商品推荐等。

4 难点

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4.1 存储

因为该项目中 Feed 比较简单，就类比于空间说说，因此可以使用 MySQL 存储，如果对于数据结构比较复杂的 Feed 流就要使用 NoSQL 数据库，这样存储更方便与高效，比如 MongoDB 或 HBase。

4.2 推送

在推送方案里面的，有三种方案，分别是：

拉模式

也称为读扩散，用户主动去拉取关注人的 Feed 内容。

即当一个用户（特别是关注了很多人）触发行为时，拉取自己动态，检索用户的关注表，然后根据关注表检索新发的 feed。如果一个用户关注过多的时候，查询该用户的关注列表也是有很大数据成本。

推模式

也成为写扩散，当用户添加 Feed 时，会自动将 Feed 通知给关注的人（优选）。

即当一个用户触发行为（比如发微博），自身行为记录到行为表中，同时也对应到这个用户的粉丝表，为每个粉丝插入一条 feed。但是对于粉丝过万的大 V，为每个粉丝插入一条 feed 对存储数据成本很大。

使用 Redis Sorted Sets（方便按时间排序 Timeline）维护粉丝的 Feed 集合，当博主添加 Feed 时，主动将内容推送到粉丝的 Feed 集合中，这样用户可以很方便快速从集合中读取

推拉结合

比如微博，大部分用户的账号关系都是几百个，但是有个别用户是 1000 万以上才使用。