如何实现类似微信朋友圈的feed功能（第一版）

最新推荐文章于 2024-04-23 11:24:25 发布

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原文链接：https://my.oschina.net/lwl1989/blog/727149

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#python

本文探讨了社交应用中用户动态的推送与拉取机制，包括推模式、拉模式及两者结合的方式，并针对第一版拉模式实现的具体代码进行了详细解析。

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###用户关系 ####用户角度我的好友我关注的我封锁的 ####粉丝角度我的粉丝（关注我的）封锁我的

其中我的好友和我关注的可以看做一类

##常用模式 ####推什么是推模式？推模式就是，用户A关注了用户B，用户B每发送一个动态，后台遍历用户B的粉丝，往他们粉丝的feed里面推送一条动态。 ####拉与推模式相反，拉模式则是，用户每次刷新feed第一页，都去遍历关注的人，把最新的动态拉取回来。 ####推拉结合这是一种折中的解决方案，就是在线推，离线拉。

###拉模式一开始，我们使用的是拉模式pull。怎么拉呢 1、取用户关系【我的好友、我关注的 =》并集去重】、我封锁的 =》差集 2、遍历好友动态，写入timeline,并且记录下pullTime 代码如下：

		$follower = new follower($userId);
		$blocking = new blocking($userId);
		$blocked  = new blocked($userId);
		$marker   = new marker($userId);
		$timeline = new timelineModel($userId);

		$pullTime  = $marker->select('pull');
		$followers = $follower->page(0, -1);
		$blockings = $blocking->page(0, -1);
		$blockeds  = $blocked->page(0, -1);

		$followers[$userId] = 0;
		
		foreach($followers as $followerId=>$time) {
			if(isset($blockings[$followerId]) or isset($blockeds[$followerId])) {
				continue;
			}

			$followerMarker = new marker($followerId);
			$followerPush   = $followerMarker->select('push');
			$followerMarker = null;
			if($pullTime>=$followerPush) {
				continue;
			}

			$followerPost = new post($followerId);
			$postResults  = $followerPost->range($pullTime);
			foreach($postResults as $postId=>$time) {
				$counter = new counter($postId);
				$counter->plus('expo');
				$counter = null;
				$timeline->insert($postId, $time);
			}
		}

		$marker->reset('pull', time());

		return $timeline->range($pullTime);

这样会出现一个什么问题呢？我们来看一个细节

输入图片说明在同一秒内，写入的操作和读的操作会引起数据丢失或者数据重叠的情况。

if($pullTime>=$followerPush) {
    continue;
}

怎么解决这个地方呢我们将时间进行了微秒操作，就是先获得时间的微秒时间戳，然后加上一个三位数的random，支持，在同一个时间操作同步的情况，应该是极限接近于0。

$microTime = microtime(true);
		$microTime = intval(($microTime-intval($microTime)) * self::CARDINAL_NUMBER);
		$time = $time * self::CARDINAL_NUMBER + $microTime;
		return bcadd($time, rand(1,999) / 1000 ,3);

至此，第一版已经完成了。完全采用pull模式。由用户的pullTime去确定是否需要更新timeline。

###存在问题第一版完成后有哪些问题呢： 1.用户关系更改，timeline无法及时更迭 2.实时性不强

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