百万用户时尚分享网站feed系统扩展实践

关注

转载最新推荐文章于 2026-03-29 03:43:20 发布 1.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

朋友圈微博feed流，推拉实践 feed流业务的推拉模式小结： • 拉模式，读扩散，feed存一份，存储小，用户集中访问数据，性能差 • 推模式，写扩散，feed存多份，用冗余存储换锁冲突，性能高立即下载

摘要：Fashiolista作为一个以社交、分享为主的在线时尚交流网站，其feed系统占据了网站的核心架构，其扩展性至关重要。网站创始人兼CTO撰写博客，分享了自家网站feed系统扩展的经验。

Fashiolista是一个在线的时尚交流网站，用户可以在上面建立自己的档案，和他人分享自己的以及在浏览网页时看到的时尚物品。目前，Fashiolista的用户来自于全球100多个国家，用户达百万级，每日分享的时尚物品超过500万。作为一个以社交、分享的网站，feed系统占据了网站的核心架构，Fashiolista的创始人兼CTO Thierry Schellenbach撰写了一篇博客，分享了自家网站feed系统建设的经验，译文如下：

Fashiolista最初是我们作为兴趣在业余时间开发的一个项目，当初完全没有想到它会成长为规模如此大的在线时尚交流网站。最早的版本开发用了大概两周的时间，当时feed信息流推送系统相当简单。在这里分享一些我们扩展feed系统的经验。

对于许多大型的创业公司，如Pinterest、Instagram、Wanelo和Fashiolista来说，feed是一个核心组件。在Fashiolista网上的 flat feed、aggregated feed和notification系统功能都是靠feed系统来支撑的。本文中将介绍我们在扩展feed系统中遇到的问题，以及你自己方案中的设计决策。随着越来越多的应用依赖于feed系统，理解feed系统的基本工作原理变得至关重要了。

另外，Fashiolista的feed系统Python版本——Feedly已经开源了。

Feed简介

feed系统的扩展问题曾引起过广泛关注，这个解决方案是为了在网络拥挤的情况下，构建一个类似于Facebook新鲜事feed、Twitter流或Fashiolista的feed页面。这些系统的共同点在于向用户展示其关注的人的动态，我们就是基于这个标准来构建动态数据流的，诸如“Thierry在Fashiolista列表中添加了一件服饰”或“Tommaso发布了一条twitter”。

构建这个feed系统用到了两个策略：

拉取（Pull），读取的过程中收集feed。
推送（Push），写的过程中提前计算好feed。

大多数实时在线应用程序会使用这两种方法的组合，将动态推送给你的粉丝的过程被称为消息分发（fanout）。

历史和背景

Fashiolista的feed系统经过了三次重大改进。第一个版本基于PostgreSQL数据库，第二个版本使用Redis数据库，目前的版本采用Cassandra数据库。为了便于读者更好的理解这些版本更替的时间和原因，笔者会首先介绍一些背景知识。

第一部分——数据库

第一版本的数据库查询语句很简单，类似于这种：

select * from love where user_id in (...)

令人惊讶的是这个系统的强健性还不错。当love（类似于“赞”了某件服饰）的数量达到百万时，它运行得很好，超过500万时，依然没有问题。我们还打赌说这个系统不能支持千万的数量级，但是当love到达千万时，它依然运行得很好。这个简单的系统支撑着我们的系统达到了百万的用户和过亿的love，期间只进行了一些小改动。之后随着用户的增多，这个系统开始出现波动，部分用户的延时长达数秒，在参考了很多关于feed系统的架构设计之后，我们开发了第一个基于Redis的Feedly。

第二阶段——Redis和Feedly

我们为每个用户建立一个用Redis存储的feed，当你love了一件服饰时，这个动态会分发给你所有的粉丝。我们尝试了一些小技巧来减少内存的消耗（笔者会在下面具体介绍），Redis的启动和保持确实比较简单。我们使用Twemproxy在几台Redis机器上进行共享，使用Sentinel做自动备份。

Redis是一个好的解决方案，但是几个原因迫使我们不得不寻找新的方案。首先，我们希望支持多文档类型，而Redis返回数据库查询更困难，并且提高了存储需求。另外，随着业务的增大，数据库回滚也变得越来越慢。这些问题只能靠在Redis上存储更多的数据来解决，但是这样做的成本太高了。

第三阶段——Cassandra和Feedly

通过比较HBase、DynamoDB和Cassandra2.0，我们最终选择了Cassandra，因为它拥有几个移动部件，Instagram使用的数据库就是Cassandra，并且Datastax为它提供支持。Fashiolista目前在flat feed中完全采取推送流，聚合feed采用推送和拉取混合的技术。我们在每个用户的feed中最多保存3600条动态，目前占用了2.12TB的存储空间。由明星用户带来的系统波动我们也采取了一些方式进行缓解，包括：优先队列、扩大容量和自动扩展等。

Feed设计

笔者认为Fashiolista设计的改进过程非常有代表性，在构建一个feed系统时（尤其是使用Feedly）有几个重要的设计问题需要考虑。

1.非规范化Vs规范化

规范化的方法是，你关注的人的feed列表中是每条动态的ID，非规范的存储是动态的所有信息。

仅存储ID可以大幅度减少内存消耗，然而这意味着每次加载feed都要重新访问数据库。如何选择取决于你在进行非规范化存储时，复制数据的频率。比如构建一个消息通知系统和一个feed系统有很大的区别：通知系统中每个动作的发生只需要被发送给几个用户，而feed系统中每个动态的数据可能要被复制给成千上万的粉丝。

另外，如何选择取决于你的存储架构，使用Redis时，内存是需要特别注意的问题；而使用Cassandra要占用大量的存储空间，但是对于规范化数据来说使用并不简单。

对于feed通知和基于Cassandra构建的feed，笔者建议将你的数据非规范化。而基于Redis的feed你需要最小化内存消耗，并保持数据规范化。采用Feedly可以轻松实现两种方案。

2.基于生产者的选择性分发

Yahoo的Adam Silberstein等人所著的论文中，提出了一种选择性推送用户feed的方法，Twitter目前也在使用类似的方法。明星用户的消息分发会给系统带来突然和巨大的负载压力，这意味着必须要预留出额外的空间来保持实时性。这篇论文中建议通过选择性地分发消息，来减少这些明星用户带来的负载。Twitter采用了这个方法后，在用户读取时才加载这些明星用户的tweet，性能得到了大幅度提升。

3.基于消费者的选择性分发

另外一种选择性分发方式是指对那些活跃用户（比如过去一周登录过的用户）分发消息。我们对这个方法进行了修改，为活跃用户存储最近的3600条动态，为非活跃用户存储180条，读取180条之后的数据需要重新访问数据库，这种方式对于非活跃用户的体验不太好，但是能有效降低内存消耗。

Silberstein等人认为最适合选择性推送模式的情境是：

生产者偶尔生产动态信息
消费者经常请求feed

遗憾的是Fashiolista还不需要如此复杂的系统，很好奇业务要达到多少数量级才会需要这种解决方案。

4.优先级

一个替代的策略是在分发任务时采取不同的优先级，将给活跃用户的分发任务设为高优先级，向非活跃用户的分发任务设为低优先级。Fashiolista为高优先级的用户预留了一个较大的缓存空间，来处理随时的峰值。对于低优先级用户，我们靠自动扩展和点实例。在实践中，这意味着非活跃用户的feed会有一定的延时。使用优先级降低了明星用户对系统的负载压力，虽然没有解决根本问题，但大幅度降低了系统负载峰值的量级。

5.Redis Vs Cassandra

Fashiolista和Instagram都经历了从Redis开始，然后转战Cassandra的过程。笔者之所以会推荐从Redis开始是因为Redis更容易启动和维持。

然而Redis存在一定的限制，所有的数据需要被存储在RAM中，成本很高。另外，Redis不支持分片，这意味着你必须在结点间分片（Twemproxy是一个不错的选择），这种分片很容易，但是添加和删除节点时的数据处理很复杂。当然你可以将Redis作为缓存，然后重新访问数据库，来克服这个限制。但是随着访问数据库的成本越来越高，笔者建议还是用Cassandra代替Redis。

Cassandra Python的生态系统正在发生巨变，CQLEngine和Python-Driver都是很优秀的项目，但是它们需要投入一定的时间去学习。