feed流操作,feed bored
今天Redis教程栏目一起看看如何实现feed流
前端(vue)入门到精通课程：进入学习
1 简介
朋友圈、微博都是Feed流产品，图片分享网站Petal.com Pinterest是Feed流产品的另一种形式。很多app还会有一个叫动态或者消息广场的模块。这些也是流媒体产品。
核心概念
饲料
源流中的每个状态或消息。比如朋友圈里的一个状态就是一个Feed，微博里的一条微博就是一个Feed。原料流
持续更新并呈现给用户的内容信息流。大家的朋友圈，微博的关注页面等等都是一个Feed流。时间表
一种Feed，微博和朋友圈都是时间轴类型的Feed流。但是，因为Timeline是最早的，使用最广泛的，也是最广为人知的，所以有时候Timeline是用来表示提要流的。注意页面时间线
显示其他人的订阅源消息的页面，如朋友圈和微博主页。个人页面时间线
显示他们已发送的订阅源消息的页面，如微信中的相册和微博的个人页面。2 特点
多账户内容流
Feed系统肯定会有几千个账号，可以关注，可以关闭，可以加好友，可以拉黑。只要满足这一条，就可以设计成Feed streaming系统。账户关系不稳定
因为关注、访问等操作，系统中用户之间的关系总会发生变化，这是一种不稳定的状态。读写比率100:1
读写严重失衡，读的多，写的少。一般读写比例是10: 1甚至100: 1以上。对消息可访问性的要求很高。
比如发了一条朋友圈，结果有的朋友看到了，有的朋友没看到。如果正巧女朋友没看到，可能会导致严重的感情冲突，后果很严重。3 分类
时间表
按照发布的时间顺序，第一个最先看到，最后一个排在最上面，类似微信朋友圈、微博等。这也是最常见的形式。如果产品选择的是时间轴类型，说明feed流中的Feed不多，但是每个Feed都很重要，需要用户看到。军阶
按非时间因素排序，通常是根据用户的喜好，用户最喜欢的在前面，第二喜欢的在后面。这个一般的假设是，用户可能会看到很多Feed，在这里花费的时间有限，所以选择用户最想看到的前N个结果给用户。场景的应用场景包括图片分享、新闻推荐、商品推荐等。4 难点
4.1 存储
因为这个项目中的Feed比较简单，类比于space，所以可以使用MySQL进行存储。如果数据结构复杂的Feed流需要使用NoSQL数据库，那么对于存储来说更加方便高效，比如MongoDB或者HBase。
4.2 推送
在推送方案中，有三种方案，即：
拉模式
也称为阅读扩散，用户主动拉动关注者的Feed内容。
即当一个用户(尤其是关注很多人的用户)触发一个行为时，它自己拉动态，检索用户的关注列表，然后根据关注列表检索新发布的feed。如果一个用户关注度过高，查询用户的关注度列表也有很大的数据成本。
推模式
也称为写扩散，当用户添加提要时，它会自动通知关注者(最好)。
即当用户触发一个行为(比如发一条微博)时，他自己的行为被记录在行为表中，同时也对应了这个用户的粉丝表，为每个粉丝插入一个feed。但是，对于一个粉丝过万的大V来说，为每个粉丝插入一个feed，存储数据的成本很高。
使用Redis排序集(时间轴)来维护fan的提要集合。博主在添加feed时，主动将内容推送到粉丝的feed集合中，让用户可以方便快捷地从集合中阅读。
推拉结合
比如微博，大部分用户都有几百个账号关系，但有的用户只有1000多万的账号在使用。
在线推，离线拉
大V发消息，只在同一时间同步发布消息给线上粉丝，线下粉丝上线后才能拉消息。来完成推拉。
定时推，离线拉
，大V上线后，以常驻进程的方式定时推送至粉丝动态表。
5 表设计
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