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當(dāng)前最流行的Feed流產(chǎn)品有微博、微信朋友圈、頭條的資訊推薦、快手抖音的視頻推薦等，還有一些變種，比如私信、通知等，這些系統(tǒng)都是Feed流系統(tǒng)，接下來(lái)我們會(huì)介紹如何設(shè)計(jì)一個(gè)Feed流系統(tǒng)架構(gòu)。

Feed流系統(tǒng)特點(diǎn)

Feed流本質(zhì)上是一個(gè)數(shù)據(jù)流，是將 “N個(gè)發(fā)布者的信息單元” 通過(guò) “關(guān)注關(guān)系” 傳送給 “M個(gè)接收者”。

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Feed流系統(tǒng)是一個(gè)數(shù)據(jù)流系統(tǒng)，所以我們核心要看數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)層面看，數(shù)據(jù)分為三類，分別是：

發(fā)布者的數(shù)據(jù)：發(fā)布者產(chǎn)生數(shù)據(jù)，然后數(shù)據(jù)需要按照發(fā)布者組織，需要根據(jù)發(fā)布者查到所有數(shù)據(jù)，比如微博的個(gè)人頁(yè)面、朋友圈的個(gè)人相冊(cè)等。
關(guān)注關(guān)系：系統(tǒng)中個(gè)體間的關(guān)系，微博中是關(guān)注，是單向流，朋友圈是好友，是雙向流。不管是單向還是雙向，當(dāng)發(fā)布者發(fā)布一條信息時(shí)，該條信息的流動(dòng)永遠(yuǎn)是單向的。
接收者的數(shù)據(jù)：從不同發(fā)布者那里獲取到的數(shù)據(jù)，然后通過(guò)某種順序（一般為時(shí)間）組織在一起，比如微博的首頁(yè)、朋友圈首頁(yè)等。這些數(shù)據(jù)具有時(shí)間熱度屬性，越新的數(shù)據(jù)越有價(jià)值，越新的數(shù)據(jù)就要排在最前面。

針對(duì)這三類數(shù)據(jù)，我們可以有如下定義：

存儲(chǔ)庫(kù)：存儲(chǔ)發(fā)布者的數(shù)據(jù)，永久保存。
關(guān)注表：用戶關(guān)系表，永久保存。
同步庫(kù)：存儲(chǔ)接收者的時(shí)間熱度數(shù)據(jù)，只需要保留最近一段時(shí)間的數(shù)據(jù)即可。

設(shè)計(jì)Feed流系統(tǒng)時(shí)最核心的是確定清楚產(chǎn)品層面的定義，需要考慮的因素包括：

產(chǎn)品用戶規(guī)模：用戶規(guī)模在十萬(wàn)、千萬(wàn)、十億級(jí)時(shí)，設(shè)計(jì)難度和側(cè)重點(diǎn)會(huì)不同。
關(guān)注關(guān)系（單向、雙寫(xiě)）：如果是雙向，那么就不會(huì)有大V，否則會(huì)有大V存在。上述是選擇數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)最核心的幾個(gè)考慮點(diǎn)，除此之外，還有一些需要考慮的：
如何實(shí)現(xiàn)Meta和Feed內(nèi)容搜索？
- 雖然Feed流系統(tǒng)本身可以不需要搜索，但是一個(gè)Feed流產(chǎn)品必須要有搜索，否則信息發(fā)現(xiàn)難度會(huì)加大，用戶留存率會(huì)大幅下降。
Feed流的順序是時(shí)間還是其他分?jǐn)?shù)，比如個(gè)人的喜好程度？
- 雙向關(guān)系時(shí)由于關(guān)系很緊密，一定是按時(shí)間排序，就算一個(gè)關(guān)系很緊密的人發(fā)了一條空消息或者低價(jià)值消息，那我們也會(huì)需要關(guān)注了解的。
- 單向關(guān)系時(shí)，那么可能就會(huì)存在大V，大V的粉絲數(shù)量理論極限就是整個(gè)系統(tǒng)的用戶數(shù)，有一些產(chǎn)品會(huì)讓所有用戶都默認(rèn)關(guān)注產(chǎn)品負(fù)責(zé)人，這種產(chǎn)品中，該負(fù)責(zé)人就是最大的大V，粉絲數(shù)就是用戶規(guī)模。接下來(lái)，我們看看整個(gè)Feed流系統(tǒng)如何設(shè)計(jì)。

Feed流系統(tǒng)設(shè)計(jì)

上一節(jié)，我們提前思考了Feed流系統(tǒng)的幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，接下來(lái)，在這一節(jié)，我們自頂向下來(lái)設(shè)計(jì)一個(gè)Feed流系統(tǒng)。

1. 產(chǎn)品定義

第一步，我們首先需要定義產(chǎn)品，我們要做的產(chǎn)品是哪一種類型，常見(jiàn)的類型有：

微博類
朋友圈類
抖音類
私信類

接著，再詳細(xì)看一下這幾類產(chǎn)品的異同：

類型	關(guān)注關(guān)系	是否有大V	時(shí)效性	排序
微博類	單向	有	秒~分	時(shí)間
抖音類	單向/無(wú)	有	秒~分	推薦
朋友圈類	雙向	無(wú)	秒	時(shí)間
私信類	雙向	無(wú)	秒	時(shí)間

上述對(duì)比中，只對(duì)比各類產(chǎn)品最核心、或者最根本特點(diǎn)，其他次要的不考慮。比如微博中互相關(guān)注后就是雙向關(guān)注了，但是這個(gè)不是微博的立命之本，只是補(bǔ)充，無(wú)法撼動(dòng)根本。

從上面表格可以看出來(lái)，主要分為兩種區(qū)分：

關(guān)注關(guān)系是單向還是雙向：
- 如果是單向，那么可能就會(huì)存在大V效應(yīng)，同時(shí)時(shí)效性可以低一些，比如到分鐘級(jí)別；
- 如果是雙向，那就是好友，好友的數(shù)量有限，那么就不會(huì)有大V，因?yàn)槊總€(gè)人的精力有限，他不可能主動(dòng)加幾千萬(wàn)的好友，這時(shí)候因?yàn)殛P(guān)系更精密，時(shí)效性要求會(huì)更高，需要都秒級(jí)別。
排序是時(shí)間還是推薦：
- 用戶對(duì)feed流最容易接受的就是時(shí)間，目前大部分都是時(shí)間。
- 但是有一些場(chǎng)景，是從全網(wǎng)數(shù)據(jù)里面根據(jù)用戶的喜好給用戶推薦和用戶喜好度最匹配的內(nèi)容，這個(gè)時(shí)候就需要用推薦了，這種情況一般也會(huì)省略掉關(guān)注了，相對(duì)于關(guān)注了全網(wǎng)所有用戶，比如抖音、頭條等。確定了產(chǎn)品類型后，還需要繼續(xù)確定的是系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)：需要支持的最大用戶數(shù)是多少？十萬(wàn)、百萬(wàn)、千萬(wàn)還是億？

用戶數(shù)很少的時(shí)候，就比較簡(jiǎn)單，這里我們主要考慮億級(jí)用戶的情況，因?yàn)槿绻到y(tǒng)能支持億級(jí)，那么其他量級(jí)也能支持。為了支持億級(jí)規(guī)模的用戶，主要子系統(tǒng)選型時(shí)需要考慮水平擴(kuò)展能力以及一些子系統(tǒng)的可用性和可靠性了，因?yàn)橄到y(tǒng)大了后，任何一個(gè)子系統(tǒng)的不穩(wěn)定都很容易波及整個(gè)系統(tǒng)。

2. 存儲(chǔ)

我們先來(lái)看看最重要的存儲(chǔ)，不管是哪種同步模式，在存儲(chǔ)上都是一樣的，我們定義用戶消息的存儲(chǔ)為存儲(chǔ)庫(kù)。存儲(chǔ)庫(kù)主要滿足三個(gè)需求：

可靠存儲(chǔ)用戶發(fā)送的消息，不能丟失。否則就找不到自己曾經(jīng)發(fā)布到朋友圈狀態(tài)了。
讀取某個(gè)人發(fā)布過(guò)的所有消息，比如個(gè)人主頁(yè)等。
數(shù)據(jù)永久保存。

所以，存儲(chǔ)庫(kù)最重要的特征就是兩點(diǎn)：

數(shù)據(jù)可靠、不丟失。
由于數(shù)據(jù)要永久保存，數(shù)據(jù)會(huì)一直增長(zhǎng)，所以要易于水平擴(kuò)展。

綜上，可以選為存儲(chǔ)庫(kù)的系統(tǒng)大概有兩類：

特點(diǎn)	分布式NoSQL	關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（分庫(kù)分表）
可靠性	極高	高
水平擴(kuò)展能力	線性	需要改造
水平擴(kuò)展速度	毫秒	無(wú)
常見(jiàn)系統(tǒng)	Tablestore、Bigtable	MySQL、PostgreSQL

對(duì)于可靠性，分布式NoSQL的可靠性要高于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，這個(gè)可能有違很多人的認(rèn)知。主要是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展很長(zhǎng)時(shí)間了，且很成熟了，數(shù)據(jù)放在上面大家放心，而分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展晚，使用的并不多，不太信任。但是，分布式NoSQL需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量更多，對(duì)數(shù)據(jù)可靠性的要求也加嚴(yán)格，所以一般都是存儲(chǔ)三份，可靠性會(huì)更高。目前在一些云廠商中的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)因?yàn)椴捎昧撕头植际絅oSQL類似的方式，所以可靠性也得到了大幅提高。
水平擴(kuò)展能力：對(duì)于分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)天然是分布在多臺(tái)機(jī)器上，當(dāng)一臺(tái)機(jī)器上的數(shù)據(jù)量增大后，可以通過(guò)自動(dòng)分裂兩部分，然后將其中一半的數(shù)據(jù)遷移到另一臺(tái)機(jī)器上去，這樣就做到了線性擴(kuò)展。而關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)需要在擴(kuò)容時(shí)再次分庫(kù)分表。

所以，結(jié)論是：

如果是自建系統(tǒng)，且不具備分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維能力，且數(shù)據(jù)規(guī)模不大，那么可以使用MySQL，這樣可以撐一段時(shí)間。
如果是基于云服務(wù)，那么就用分布式NoSQL，比如Tablestore或Bigtable。
如果數(shù)據(jù)規(guī)模很大，那么也要用分布式NoSQL，否則就是走上一條不歸路。

如果使用Tablestore，那么存儲(chǔ)庫(kù)表設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)如下：

主鍵列	第一列主鍵	第二列主鍵	屬性列	屬性列
列名	user_id	message_id	content	other
解釋	消息發(fā)送者用戶ID	消息順序ID，可以使用timestamp。	內(nèi)容	其他內(nèi)容

到此，我們確定了存儲(chǔ)庫(kù)的選型，那么系統(tǒng)架構(gòu)的輪廓有了：

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3. 同步

系統(tǒng)規(guī)模和產(chǎn)品類型，以及存儲(chǔ)系統(tǒng)確定后，我們可以確定同步方式，常見(jiàn)的方式有三種：

推模式（也叫寫(xiě)擴(kuò)散）：和名字一樣，就是一種推的方式，發(fā)送者發(fā)送了一個(gè)消息后，立即將這個(gè)消息推送給接收者，但是接收者此時(shí)不一定在線，那么就需要有一個(gè)地方存儲(chǔ)這個(gè)數(shù)據(jù)，這個(gè)存儲(chǔ)的地方我們稱為：同步庫(kù)。推模式也叫寫(xiě)擴(kuò)散的原因是，一個(gè)消息需要發(fā)送個(gè)多個(gè)粉絲，那么這條消息就會(huì)復(fù)制多份，寫(xiě)放大，所以也叫寫(xiě)擴(kuò)散。這種模式下，對(duì)同步庫(kù)的要求就是寫(xiě)入能力極強(qiáng)和穩(wěn)定。讀取的時(shí)候因?yàn)橄⒁呀?jīng)發(fā)到接收者的收件箱了，只需要讀一次自己的收件箱即可，讀請(qǐng)求的量極小，所以對(duì)讀的QPS需求不大。歸納下，推模式中對(duì)同步庫(kù)的要求只有一個(gè)：寫(xiě)入能力強(qiáng)。
拉模式（也叫讀擴(kuò)散）：這種是一種拉的方式，發(fā)送者發(fā)送了一條消息后，這條消息不會(huì)立即推送給粉絲，而是寫(xiě)入自己的發(fā)件箱，當(dāng)粉絲上線后再去自己關(guān)注者的發(fā)件箱里面去讀取，一條消息的寫(xiě)入只有一次，但是讀取最多會(huì)和粉絲數(shù)一樣，讀會(huì)放大，所以也叫讀擴(kuò)散。拉模式的讀寫(xiě)比例剛好和寫(xiě)擴(kuò)散相反，那么對(duì)系統(tǒng)的要求是：讀取能力強(qiáng)。另外這里還有一個(gè)誤區(qū)，很多人在最開(kāi)始設(shè)計(jì)feed流系統(tǒng)時(shí)，首先想到的是拉模式，因?yàn)檫@種和用戶的使用體感是一樣的，但是在系統(tǒng)設(shè)計(jì)上這種方式有不少痛點(diǎn)，最大的是每個(gè)粉絲需要記錄自己上次讀到了關(guān)注者的哪條消息，如果有1000個(gè)關(guān)注者，那么這個(gè)人需要記錄1000個(gè)位置信息，這個(gè)量和關(guān)注量成正比的，遠(yuǎn)比用戶數(shù)要大的多，這里要特別注意，雖然在產(chǎn)品前期數(shù)據(jù)量少的時(shí)候這種方式可以應(yīng)付，但是量大了后就會(huì)事倍功半，得不償失，切記切記。
推拉結(jié)合模式：推模式在單向關(guān)系中，因?yàn)榇嬖诖骎，那么一條消息可能會(huì)擴(kuò)散幾百萬(wàn)次，但是這些用戶中可能有一半多是僵尸，永遠(yuǎn)不會(huì)上線，那么就存在資源浪費(fèi)。而拉模式下，在系統(tǒng)架構(gòu)上會(huì)很復(fù)雜，同時(shí)需要記錄的位置信息是天量，不好解決，尤其是用戶量多了后會(huì)成為第一個(gè)故障點(diǎn)?；诖耍杂辛送评Y(jié)合模式，大部分用戶的消息都是寫(xiě)擴(kuò)散，只有大V是讀擴(kuò)散，這樣既控制了資源浪費(fèi)，又減少了系統(tǒng)設(shè)計(jì)復(fù)雜度。但是整體設(shè)計(jì)復(fù)雜度還是要比推模式復(fù)雜。

用圖表對(duì)比：

類型	推模式	拉模式	推拉結(jié)合模式
寫(xiě)放大	高	無(wú)	中
讀放大	無(wú)	高	中
用戶讀取延時(shí)	毫秒	秒	秒
讀寫(xiě)比例	1:99	99:1	~50:50
系統(tǒng)要求	寫(xiě)能力強(qiáng)	讀能力強(qiáng)	讀寫(xiě)都適中
常見(jiàn)系統(tǒng)	Tablestore、Bigtable等LSM架構(gòu)的分布式NoSQL	Redis、memcache等緩存系統(tǒng)或搜索系統(tǒng)(推薦排序場(chǎng)景)	兩者結(jié)合
架構(gòu)復(fù)雜度	簡(jiǎn)單	復(fù)雜	更復(fù)雜

介紹完同步模式中所有場(chǎng)景和模式后，我們歸納下：

如果產(chǎn)品中是雙向關(guān)系，那么就采用推模式。
如果產(chǎn)品中是單向關(guān)系，且用戶數(shù)少于1000萬(wàn)，那么也采用推模式，足夠了。
如果產(chǎn)品是單向關(guān)系，單用戶數(shù)大于1000萬(wàn)，那么采用推拉結(jié)合模式，這時(shí)候可以從推模式演進(jìn)過(guò)來(lái)，不需要額外重新推翻重做。
永遠(yuǎn)不要只用拉模式。
如果是一個(gè)初創(chuàng)企業(yè)，先用推模式，快速把系統(tǒng)設(shè)計(jì)出來(lái)，然后讓產(chǎn)品去驗(yàn)證、迭代，等客戶數(shù)大幅上漲到1000萬(wàn)后，再考慮升級(jí)為推拉集合模式。
如果是按推薦排序，那么是另外的考慮了，架構(gòu)會(huì)完全不一樣，這個(gè)后面專門(mén)文章介紹。

如果選擇了Tablestore，那么同步庫(kù)表設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)如下：

主鍵列	第一列主鍵	第二列主鍵	屬性列	屬性列	屬性列
列名	user_id	sequence_id	sender_id	message_id	other
解釋	消息接收者用戶ID	消息順序ID，可以使用timestamp + send_user_id，也可以直接使用Tablestore的自增列。	發(fā)送者的用戶ID	store_table中的message_id列的值，也就是消息ID。通過(guò)sender_id和message_id可以到store_table中查詢到消息內(nèi)容	其他內(nèi)容，同步庫(kù)中不需要包括消息內(nèi)容。

確定了同步庫(kù)的架構(gòu)如下：

淦！女票問(wèn)我能不能開(kāi)發(fā)一個(gè)微信朋友圈、微博？_女票問(wèn)我能不能開(kāi)發(fā)一個(gè)微信朋友圈、微博_04

4. 元數(shù)據(jù)

前面介紹了同步和存儲(chǔ)后，整個(gè)Feed流系統(tǒng)的基礎(chǔ)功能完成了，但是對(duì)于一個(gè)完整Feed流產(chǎn)品而言，還缺元數(shù)據(jù)部分，接下來(lái)，我們看元數(shù)據(jù)如何處理：

Feed流系統(tǒng)中的元數(shù)據(jù)主要包括：

用戶詳情和列表。
關(guān)注或好友關(guān)系。
推送session池。

我們接下來(lái)逐一來(lái)看。

4.1 用戶詳情和列表

主要是用戶的詳情，包括用戶的各種自定義屬性和系統(tǒng)附加的屬性，這部分的要求只需要根據(jù)用戶ID查詢到就可以了。

可以采用的分布式NoSQL系統(tǒng)或者關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)都可以。

如果使用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)Tablestore，那么用戶詳情表設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)如下：

主鍵順序	第一列主鍵	屬性列-1	屬性列-2	......
字段名	user_id	nick_name	gender	other
備注	主鍵列，用于唯一確定一個(gè)用戶	用戶昵稱，用戶自定義屬性	用戶性別，用戶自定義屬性	其他屬性，包括用戶自定義屬性列和系統(tǒng)附加屬性列。Tablestore是FreeSchema類型的，可以隨時(shí)在任何一行增加新列而不影響原有數(shù)據(jù)。

4.2 關(guān)注或好友關(guān)系

這部分是存儲(chǔ)關(guān)系，查詢的時(shí)候需要支持查詢關(guān)注列表或者粉絲列表，或者直接好友列表，這里就需要根據(jù)多個(gè)屬性列查詢需要索引能力，這里，存儲(chǔ)系統(tǒng)也可以采用兩類，關(guān)系型、分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。

如果已經(jīng)有了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)了，且數(shù)據(jù)量較少，則選擇關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，比如MySQL等。
如果數(shù)據(jù)量比較大，這個(gè)時(shí)候就有兩種選擇：

使用具有索引的系統(tǒng)，比如云上的Tablestore，更簡(jiǎn)單，吞吐更高，擴(kuò)容能力也一并解決了。

需要分布式事務(wù)，可以采用支持分布式事務(wù)的系統(tǒng)，比如分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。

如果使用Tablestore，那么關(guān)注關(guān)系表設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)如下：

Table：user_relation_table

主鍵順序	第一列主鍵	第一列主鍵	屬性列	屬性列
Table字段名	user_id	follow_user_id	timestamp	other
備注	用戶ID	粉絲用戶ID	關(guān)注時(shí)間	其他屬性列

多元索引的索引結(jié)構(gòu)：

Table字段名	user_id	follow_user_id	timestamp
是否Index	是	是	是
是否enableSortAndAgg	是	是	是
是否store	是	是	是

查詢的時(shí)候：

如果需要查詢某個(gè)人的粉絲列表：使用TermQuery查詢固定user_id，且按照timestamp排序。
如果需要查詢某個(gè)人的關(guān)注列表：使用TermQuery查詢固定follow_user_id，且按照timestamp排序。
當(dāng)前數(shù)據(jù)寫(xiě)入Table后，需要5~10秒鐘延遲后會(huì)在多元索引中查詢到，未來(lái)會(huì)優(yōu)化到2秒以內(nèi)。

除了使用多元索引外，還可以使用GlobalIndex。

4.3 推送session池

思考一個(gè)問(wèn)題，發(fā)送者將消息發(fā)送后，接收者如何知道自己有新消息來(lái)了？客戶端周期性去刷新？如果是這樣子，那么系統(tǒng)的讀請(qǐng)求壓力會(huì)隨著客戶端增長(zhǎng)而增長(zhǎng)，這時(shí)候就會(huì)有一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)，比如平時(shí)的設(shè)備在線率是20%~30%，突然某天平臺(tái)爆發(fā)了一個(gè)熱點(diǎn)消息，大量休眠設(shè)備登陸，這個(gè)時(shí)候就會(huì)出現(xiàn)“查詢風(fēng)暴”，一下子就把系統(tǒng)打垮了，所有的用戶都不能用了。

解決這個(gè)問(wèn)題的一個(gè)思路是，在服務(wù)端維護(hù)一個(gè)推送session池，這個(gè)里面記錄哪些用戶在線，然后當(dāng)用戶A發(fā)送了一條消息給用戶B后，服務(wù)端在寫(xiě)入存儲(chǔ)庫(kù)和同步庫(kù)后，再通知一下session池中的用戶B的session，告訴他：你有新消息了。然后session-B再去讀消息，然后有消息后將消息推送給客戶端?；蛘哂邢⒑蠼o客戶端推送一下有消息了，客戶端再去拉。

這個(gè)session池使用在同步中，但是本質(zhì)還是一個(gè)元數(shù)據(jù)，一般只需要存在于內(nèi)存中即可，但是考慮到failover情況，那就需要持久化，這部分?jǐn)?shù)據(jù)由于只需要指定單Key查詢，用分布式NoSQL或關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)都可以，一般復(fù)用當(dāng)前的系統(tǒng)即可。

如果使用Tablestore，那么session表設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)如下：

主鍵列順序	第一列主鍵	第二列主鍵	屬性列
列名	user_id	device_id	last_sequence_id
備注	接收者用戶ID	設(shè)備ID，同一個(gè)用戶可能會(huì)有多個(gè)設(shè)備，不同設(shè)備的讀取位置可能不一致，所以這里需要一個(gè)設(shè)備ID。如果不需要支持多終端，則這一列可以省略。	該接收者已經(jīng)推送給客戶端的最新的順序ID

5. 評(píng)論

除了私信類型外，其他的feed流類型中，都有評(píng)論功能，評(píng)論的屬性和存儲(chǔ)庫(kù)差不多，但是多了一層關(guān)系：被評(píng)論的消息，所以只要將評(píng)論按照被被評(píng)論消息分組組織即可，然后查詢時(shí)也是一個(gè)范圍查詢就行。這種查詢方式很簡(jiǎn)單，用不到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中復(fù)雜的事務(wù)、join等功能，很適合用分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)。

所以，一般的選擇方式就是：

如果系統(tǒng)中已經(jīng)有了分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，比如Tablestore、Bigtable等，那么直接用這些即可。
如果沒(méi)有上述系統(tǒng)，那么如果有MySQL等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，那就選關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)即可。
如果選擇了Tablestore，那么“評(píng)論表”設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)如下：

主鍵列順序	第一列主鍵	第二列主鍵	屬性列	屬性列	屬性列
字段名	message_id	comment_id	comment_content	reply_to	other
備注	微博ID或朋友圈ID等消息的ID	這一條評(píng)論的ID	評(píng)論內(nèi)容	回復(fù)給哪個(gè)用戶	其他

如果需要搜索評(píng)論內(nèi)容，那么對(duì)這張表建立多元索引即可。

6. 贊

最近幾年，“贊”或“l(fā)ike”功能很流行，贊功能的實(shí)現(xiàn)和評(píng)論類似，只是比評(píng)論少了一個(gè)內(nèi)容，所以選擇方式和評(píng)論一樣。

如果選擇了Tablestore，那么“贊表”設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)同評(píng)論表，這里就不再贅述了。

系統(tǒng)架構(gòu)中加了元數(shù)據(jù)系統(tǒng)后的架構(gòu)如下：

淦！女票問(wèn)我能不能開(kāi)發(fā)一個(gè)微信朋友圈、微博？_女票問(wèn)我能不能開(kāi)發(fā)一個(gè)微信朋友圈、微博_05

7. 搜索

到此，我們已經(jīng)介紹完了Feed流系統(tǒng)的主題架構(gòu)，F(xiàn)eed流系統(tǒng)算是完成了。但是Feed流產(chǎn)品上還未結(jié)束，對(duì)于所有的feed流產(chǎn)品都需要有搜索能力，比如下面場(chǎng)景：

微博中的搜索用戶。
搜索微博內(nèi)容。
微信中搜索好友等。

這些內(nèi)容搜索只需要字符匹配到即可，不需要非常復(fù)雜的相關(guān)性算法，所以只需要有能支持分詞的檢索功能即可，所以一般有兩種做法：

使用搜索引擎，將存儲(chǔ)庫(kù)的內(nèi)容和用戶信息表內(nèi)容推送給搜索系統(tǒng)，搜索的時(shí)候直接訪問(wèn)搜索系統(tǒng)。使用具備全文檢索能力的數(shù)據(jù)庫(kù)，比如最新版的MySQL、MongoDB或者Tablestore。

所以，選擇的原則如下：

如果存儲(chǔ)庫(kù)使用了MySQL或者Tablestore，那么直接選擇這兩個(gè)系統(tǒng)就可以了。
如果整個(gè)系統(tǒng)都沒(méi)使用MySQL、Tablestore，且已經(jīng)使用了搜索系統(tǒng)，那么可以直接復(fù)用搜索系統(tǒng)，其他場(chǎng)景都不應(yīng)該再額外加一個(gè)搜索系統(tǒng)進(jìn)來(lái)，徒添復(fù)雜度。

如果使用Tablestore，那么只需要在相應(yīng)表上建立多元索引即可：

如果需要對(duì)用戶名支持搜索，那么需要對(duì)user_table建立多元索引，其中的nick_name需要是Text類型，且單字分詞。
如果需要對(duì)Feed流內(nèi)容支持搜索，那么需要對(duì)存儲(chǔ)庫(kù)表：store_table建立多元索引，這樣就能直接對(duì)Feed流內(nèi)容進(jìn)行各種復(fù)雜查詢了，包括多條件篩選、全文檢索等。

系統(tǒng)架構(gòu)中加了搜索功能后的架構(gòu)如下：

淦！女票問(wèn)我能不能開(kāi)發(fā)一個(gè)微信朋友圈、微博？_女票問(wèn)我能不能開(kāi)發(fā)一個(gè)微信朋友圈、微博_06

8. 排序

目前的Feed流系統(tǒng)中的排序方式有兩種，一種是時(shí)間，一種是分?jǐn)?shù)。

我們常用的微博、朋友圈、私信這些都是時(shí)間線類型的，因?yàn)檫@些產(chǎn)品定義中，需要我們主動(dòng)關(guān)注某些人后才會(huì)看到這些人發(fā)表的內(nèi)容，這個(gè)時(shí)候，最重要的是實(shí)時(shí)性，而不是發(fā)布質(zhì)量，就算關(guān)注人發(fā)布了一條垃圾信息，我們也會(huì)被動(dòng)看到。這種類型的產(chǎn)品適用于按照時(shí)間線排序。這一篇我們介紹的架構(gòu)都是基于時(shí)間類型的。

另外一種是不需要關(guān)注任何人，我們能看到的都是系統(tǒng)希望我們看到的，系統(tǒng)在后臺(tái)會(huì)分析我們的每個(gè)人的愛(ài)好，然后給每個(gè)人推送差異化的、各自喜歡的內(nèi)容，這一種的架構(gòu)和基于時(shí)間的完全不一樣，我們?cè)诤罄m(xù)的推薦類型中專門(mén)介紹。

9. 刪除Feed內(nèi)容

在Feed流應(yīng)用中有一個(gè)問(wèn)題，就是如果用戶刪除了之前發(fā)表的內(nèi)容，系統(tǒng)該如何處理？因?yàn)橄到y(tǒng)里面有寫(xiě)擴(kuò)散，那么刪除的時(shí)候是不是也要寫(xiě)擴(kuò)散一遍？這樣的話，刪除就不及時(shí)了，很難應(yīng)對(duì)法律法規(guī)要求的快速刪除。

針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，我們?cè)谥霸O(shè)計(jì)的時(shí)候，同步表中只有消息ID，沒(méi)有消息內(nèi)容，在用戶讀取的時(shí)候需要到存儲(chǔ)庫(kù)中去讀消息內(nèi)容，那么我們可以直接刪除存儲(chǔ)庫(kù)中的這一條消息，這樣用戶讀取的時(shí)候使用消息ID是讀不到數(shù)據(jù)的，也就相當(dāng)于刪除的內(nèi)容，而且刪除速度會(huì)很快。除了直接刪除外，另外一種辦法是邏輯刪除，對(duì)于刪除的feed內(nèi)容，只做標(biāo)記，當(dāng)查詢到帶有標(biāo)記的數(shù)據(jù)時(shí)就認(rèn)為刪除了。

10. 更新Feed內(nèi)容

更新和刪除Feed處理邏輯一樣，如果使用了支持多版本的存儲(chǔ)系統(tǒng)，比如Tablestore，那么也可以支持編輯版本，和現(xiàn)在的微博一樣。

11. 總結(jié)

上面介紹了不同子功能的特點(diǎn)和系統(tǒng)要求，能滿足需求的系統(tǒng)主要有兩類，一類是阿里云的Tablestore單系統(tǒng)，一類是開(kāi)源組件組成的組合系統(tǒng)。

開(kāi)源組件組成的組合系統(tǒng)：包括MySQL、Redis、HBase等，這些系統(tǒng)單個(gè)都不能解決Feed流系統(tǒng)中遇到的問(wèn)題，需要組合在一起，各司其職才能完成一個(gè)Feed流系統(tǒng)，適用于熱衷開(kāi)源系統(tǒng)，人多且喜歡運(yùn)維操作的團(tuán)隊(duì)。
Tablestore單系統(tǒng)：只使用Tablestore單個(gè)系統(tǒng)就能解決上述的所有問(wèn)題，這時(shí)候肯定有人要問(wèn)？你是不是在吹牛？這里不是吹牛，Tablestore在三年前就已經(jīng)開(kāi)始重視Feed流類型業(yè)務(wù)，之前也發(fā)表過(guò)多篇文章介紹，功能上也在專門(mén)為Feed流系統(tǒng)特別定制設(shè)計(jì)，所以到今天，只使用Tablestore一款產(chǎn)品，是可以滿足上述需求的。選擇Tablestore做Feed流系統(tǒng)的用戶具有以下一些特征：
- 產(chǎn)品設(shè)計(jì)目標(biāo)規(guī)模大，千萬(wàn)級(jí)或億級(jí)。
- 不喜歡運(yùn)維，喜歡專注于開(kāi)發(fā)。
- 高效率團(tuán)隊(duì)，希望盡快將產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)落地。
- 希望一勞永逸，未來(lái)系統(tǒng)隨著用戶規(guī)模增長(zhǎng)可以自動(dòng)擴(kuò)容。
- 希望能按量付費(fèi)，用戶少的時(shí)候費(fèi)用低，等用戶增長(zhǎng)起來(lái)后費(fèi)用在跟隨用戶數(shù)增長(zhǎng)。如果具有上述四個(gè)特征的任何一個(gè)，那么都是適合于用Tablestore。

私信也算是一種簡(jiǎn)單的Feed流系統(tǒng)，或者也可以認(rèn)為是一種變相的IM，都是單對(duì)單的，沒(méi)有群。

總結(jié)

上面我們介紹了Feed流系統(tǒng)的整體框架，主要是產(chǎn)品定義、同步、存儲(chǔ)、元數(shù)據(jù)、評(píng)論、贊、排序和搜索等內(nèi)容。

- END -

本文摘自：https://blog.51cto.com/u

淦！女票問(wèn)我能不能開(kāi)發(fā)一個(gè)微信朋友圈、微博？
2021-07-26 19:08:39