SNS好友动态与微博技术

最近关注了下SNS好友动态的功能,发现这个功能的技术点其实与微博使用技术很是相似.

不同点就是两者的数据量不同,SNS好友一般都有数量限制,而且在SNS的理论里,个人好友的合理数量在150个左右(最近有文章说Facebook的人均好友数是120人 ).

最简单的数据表结构就是类似日志样的

ID //消息ID
UserID //用户ID
MsgType //消息类型,比如加好友、上传照片等不同的类型
EventMsg //消息的内容,这里我们可以用Json的数据格式来描述出不同的活动内容
CreateTime //消息创建时间

这是最简单的方法了,简单也就带来了问题

这个结构也是个数据库的结构,当用户做个一个动作之后,就会创建这样一个消息,并保存在数据库中,当显示好友的活动信息时,就从这张表里查询自己好友id 的数据,并按时间显示,这个做法是一个最简单的实现,但会出现一些问题,当你与一个用户成为好友之后,该好友之前发生的动作会显示出来,而不是在成为好友 时点之后的动作,同样,切断好友关系之后也有类似的问题,如果从业务角度和用户体验上可以接受的话,也没什么,但由于信息是按时间排序,有时候会给用户错 乱的感觉,还有,这个信息不能删除,如果删除了所有好友就看不到这条信息了,但在Facebook里是则是可以删除好友的动作信息的,这个方法还有一个问 题是,所有信息都放在一张大表里,在信息爆炸增长,个人好友也很多的情况下,查询效率会非常低,产生严重的性能障碍,如果对这张表做水平切分,则在实现上 复杂了许多,性能也未必好很多,接下来我们再思考是否有更好的解决办法。

对于以上两点问题:一是成为好友之前的信息也显示;二是不能删除信息.
可以做以下改进:
一种方法就是

首先看数据库设计,我们要把信息表和信息与用户的对应表分开,我们上面定义的数据结构保留,我们定义它的表名为Event,我们再新建一张表EventUser,结构如下

ID  //主键
EventID //Event表的ID
FriendUserID //好友的ID
CreateTime //消息创建时间

对FriendUserID做索引,当用户发生动作时,首先将动作信息写入Event表,之后查找用户的所有好友,将EventID、好友ID逐条 写入EventUser表,当要显示自己的好友活动信息是,查询EventUser中FriendUserID等于自己ID的信息,并和Event表做一 个Join查询就可以了。

第二种方法就是复制信息,当出现一条新的动态之后,把在数据库中复制好友数量的动态.
这个方法也是新浪微博的第一个版本架构.
这种方法相当简单,单库单表,将发表/订阅变成了简单的insert/select.

当数据量很大的时候,这个架构是不能胜任的,会出现数据延迟,锁表等问题.
必须对推模式进行改进.

同步:http://www.java1995.cn/blog/item/482

采用PyQt5框架Python编程语言构建图书信息管理平台 本项目基于Python编程环境,结合PyQt5图形界面开发库,设计实现了一套完整的图书信息管理解决方案。该系统主要面向图书馆、书店等机构的日常运营需求,通过模块化设计实现了图书信息的标准化管理流程。 系统架构采用典型的三层设计模式,包含数据存储层、业务逻辑层和用户界面层。数据持久化方案支持SQLite轻量级数据库MySQL企业级数据库的双重配置选项,通过统一的数据库操作接口实现数据存取隔离。在数据建模方面,设计了包含图书基本信息、读者档案、借阅记录等核心数据实体,各实体间通过主外键约束建立关联关系。 核心功能模块包含六大子系统: 1. 图书编目管理:支持国际标准书号、中国图书馆分类法等专业元数据的规范化著录,提供批量导入单条录入两种数据采集方式 2. 库存动态监控:实时追踪在架数量、借出状态、预约队列等流通指标,设置库存预警阈值自动提醒补货 3. 读者服务管理:建立完整的读者信用评价体系,记录借阅历史违规行为,实施差异化借阅权限管理 4. 流通业务处理:涵盖借书登记、归还处理、续借申请、逾期计算等标准业务流程,支持射频识别技术设备集成 5. 统计报表生成:按日/月/年周期自动生成流通统计、热门图书排行、读者活跃度等多维度分析图表 6. 系统维护配置:提供用户权限分级管理、数据备份恢复、操作日志审计等管理功能 在技术实现层面,界面设计遵循Material Design设计规范,采用QSS样式表实现视觉定制化。通过信号槽机制实现前后端数据双向绑定,运用多线程处理技术保障界面响应流畅度。数据验证机制包含前端格式校验后端业务规则双重保障,关键操作均设有二次确认流程。 该系统适用于中小型图书管理场景,通过可扩展的插件架构支持功能模块的灵活组合。开发过程中特别注重代码的可维护性,采用面向对象编程范式实现高内聚低耦合的组件设计,为后续功能迭代奠定技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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