Feed设计与实现

Feed，在社交和信息推荐的App与网站中，基本都会用到的。例如常用的新浪微博，用户登录进入后，展现给我们的就是feed信息流。新浪微博的信息，来自于你关注人所发布的内容。还有微信的朋友圈，今日头条的信息流，好友发布的美拍等，这些都是Feed。玩过知乎的人应该知道，在知乎Feed中，会显示某某关注了某某话题，某某点赞或者赞同了某个回答。广义来讲，这些也算是一种Feed。

本文会先介绍几种不同的Feed设计，让大家对Feed实现有初步的了解。其次会对我们采用的Feed方案作出详细的解答。

推方式

推方式，是发生在用户触发行为（发布新的动态，关注某个人，点赞）的时候。在触发时，用户的自身行为会记录到对应的行为表中，其次用户的行为也会记录到自己的粉丝对应动态表中。

1. 用户A发布新的帖子（动态），帖子记录到帖子表（主表）中。
2. 发帖行为塞到队列（Redis List）中。触发异步操作，消费者会先读取用户的粉丝列表（uid分表），依次写入到用户的动态表（uid分表）中。
3. 前端读取用户动态Feed，使用过滤条件，读取用户的动态表（关联查询帖子表）。

使用推方式，对需求变更是易适应的。为什么这么说呢？因为用户每一次的行为，我们都有存储相应的数据（数据模型）。即使变更，只需更改逻辑层代码。另外性能较好，后台数据已经准备好了，无需复杂的SQL查询。当然这样做，也存在很多弊端。1. 如果在用户A发完动态后，其粉丝B取消关注了A。在这个时间差内，内容已经推送给粉丝B了。2. 数据量存储成本较大，假如一个用户的粉丝数是100万，在发帖后会写入100万条数据。