什么是feed流系统

feed是将用户主动订阅的若干消息源组合在一起形成内容聚合器，帮助用户持续地获取最新的订阅源内容。

有哪些明显的feed流的：

• 最早的 RSS(简易信息聚合)，可以将其他多个网站的内容聚合到一起统一阅读。
• 好友动态(微博、朋友圈)
• feed变种(私信、通知、群聊)
• 个性化推荐(抖音、头条)
• 个人首页的历史消息
• APP上消息红点数量或显示最后一条消息

feed流系统特点

Feed流本质上是一个数据流，是将 N个发布者的信息单元通过关注关系传送给M个接收者。通常接受者只需在自己的界面上即可看到所有推送的消息。

• 发布者：产生数据
• 关系：关系按开放程度不同可分为：全开放(抖音)、部分开放(群组)、单项关注(微博)、双向关注(微信)。不管关系如何，数据流永远是单向的。
• 接受者：组织并接受数据

在设计feed流系统时，需要考虑的因数有：

• 关系的开放程度：如果是单向关注，那么就会存在大v号，大v号在发消息时，消息处理通常时效性较差(分钟级)。反之双向关注，一般都会有好友数量限制，消息处理的时效性一般很高(秒级)
• 排序：一般采用时间排序(发布时间、回复时间)，或者推荐系统(rank权重、个性化推荐)。

消息流的存储与推送

储存

feed流系统，发布者产生的数据是随着用户量与时间增长而增长，关系也会随着用户量与时间增长而增长。所以储存需要考虑大量数据储存问题。这主要考虑：关系的储存、Feed消息的储存。在做数据库设计时，需考虑水平扩展能力。

消息推送

系统规模和产品类型，以及存储系统确定后，我们可以确定同步方式，常见的方式有三种：

• 推模式（也叫写扩散）：和名字一样，就是一种推的方式，发送者发送了一个消息后，立即将这个消息推送给接收者，但是接收者此时不一定在线，那么就需要有一个地方存储这个数据，这个存储的地方我们称为：同步库。推模式也叫写扩散的原因是，一个消息需要发送个多个粉丝，那么这条消息就会复制多份，写放大，所以也叫写扩散。这种模式下，对同步库的要求就是写入能力极强和稳定。读取的时候因为消息已经发到接收者的收件箱了，只需要读一次自己的收件箱即可，读请求的量极小，所以对读的QPS需求不大。归纳下，推模式中对同步库的要求只有一个：写入能力强。

• 拉模式（也叫读扩散）：这种是一种拉的方式，发送者发送了一条消息后，这条消息不会立即推送给粉丝，而是写入自己的发件箱，当粉丝上线后再去自己关注者的发件箱里面去读取，一条消息的写入只有一次，但是读取最多会和粉丝数一样，读会放大，所以也叫读扩散。拉模式的读写比例刚好和写扩散相反，那么对系统的要求是：读取能力强。另外这里还有一个误区，很多人在最开始设计feed流系统时，首先想到的是拉模式，因为这种和用户的使用体感是一样的，但是在系统设计上这种方式有不少痛点，最大的是每个粉丝需要记录自己上次读到了关注者的哪条消息，如果有1000个关注者，那么这个人需要记录1000个位置信息，这个量和关注量成正比的，远比用户数要大的多，这里要特别注意，虽然在产品前期数据量少的时候这种方式可以应付，但是量大了后就会事倍功半，得不偿失，切记切记。

• 推拉结合模式：推模式在单向关系中，因为存在大V，那么一条消息可能会扩散几百万次，但是这些用户中可能有一半多是僵尸，永远不会上线，那么就存在资源浪费。而拉模式下，在系统架构上会很复杂，同时需要记录的位置信息是天量，不好解决，尤其是用户量多了后会成为第一个故障点。基于此，所以有了推拉结合模式。主要处理有如下几种：1、活跃用户使用推模式，不活跃的等其上线时使用拉模式，需要维护一个活跃用户表；2、大部分用户的消息都是推模式，只有大V是拉模式，需定义多少个关注算大v，同时返回结果时需要将推的数据与拉的数据整合。

Mysql业务实现

涉及的数据表如下：

• 用户表(uid,nickname...)
• Feed消息表(msg_id,uid,content,time,...) 消息之储存一份
• 用户关系表(uid,to_uid,time,...)
• 同步表(uid发送者, to_uid接受者, msg_id消息id, ...) 推送给别人的只给msg_id即可

具体业务说明：

• 通常在客户端维护一个最后读取时间字段，可以标记当前用户读到哪里了，或者请求时提交此字段，只返回新消息。
• 可以在同步表中维护一个是否已读字段，标记当前消息是否已被度过，通常用在消息系统中。
• 根据具体业务不同，同步库的存在形式也不同。例如在红点数需求时，同步表信息可以写入消息队列，客户端接受到消息后，计数+1，后端销毁此数据。或者显示“已有新消息”提示刷新查看。
• 对于类似抖音这种，无用户关系的产品，我们可以理解成关注了所有用户。它会根据我们的行为判断喜好，从而构建同步表。

最后更新于  2021-12-30 18:39:58  并被添加「」标签，已有 933 位童鞋阅读过。

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