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sns系統(tǒng)，微博系統(tǒng)都應(yīng)用到了feed（每條微博或者sns里的新鮮事等我們稱作feed）系統(tǒng)，不管是twitter.com或者國(guó)內(nèi)的新浪微博，人人網(wǎng)等，在各種技術(shù)社區(qū)，技術(shù)大會(huì)上都在分享自己的feed架構(gòu)，也就是推拉模式（timyang上次也分享了新浪微薄的模式）。下面我們就微博的feed推拉(push,pull)模式做一下探討，并提出新的時(shí)間分區(qū)拉模式。

眾所周知，在微博中，當(dāng)你發(fā)表一篇微博，那么所有關(guān)注你的followers（粉絲）都會(huì)在一定的時(shí)間內(nèi)收到你的微薄，這有點(diǎn)像群發(fā)一封郵件，所有的抄送者都會(huì)在一定的時(shí)間內(nèi)收到。到這里，你可能覺得沒有什么難度。我們看下下面的截圖：

圖一：新浪微博姚晨

圖二：twitter上馮大輝

新浪微博的姚晨粉絲有2594751，她發(fā)表任何一篇微博，都需要2594751個(gè)粉絲在一定的時(shí)間內(nèi)收到，twitter的馮大輝發(fā)表一篇的話，需要19868個(gè)followers收到。

相反，姚晨需要收到他關(guān)注的545個(gè)人的所有更新，馮大輝需要收到他關(guān)注的2525個(gè)人的所有更新。到這里，你是不是感覺到有那么一點(diǎn)點(diǎn)小挑戰(zhàn)呢？

下面我們看下微博一般的整體結(jié)構(gòu)圖：

圖三：微博整體結(jié)構(gòu)

圖中展示了微博的整體數(shù)據(jù)流程，先了解下整體的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，沒有涉及到followers等的推拉模式處理。下面我們?cè)倏聪峦颇Ｊ剑╬ush）：

圖四：推模式結(jié)構(gòu)

推模式需要把一篇微博推送給所有關(guān)注他的人（推給所有的粉絲），比如姚晨，我們就需要推送給2594751個(gè)用戶的feeds表中。當(dāng)然，feeds表可以很好的進(jìn)行sharding,存儲(chǔ)也都是一些數(shù)字型的字段，存儲(chǔ)空間可能不是很大，用戶在查詢自己關(guān)注的所有人的feed時(shí)，速度快，性能非常高，但是推送量會(huì)非常大，姚晨發(fā)表一篇，就會(huì)產(chǎn)生200多萬條數(shù)據(jù)。試想，一個(gè)大量用戶的微薄系統(tǒng)通過使用推模式，是不是會(huì)產(chǎn)生非常驚人的數(shù)據(jù)呢？

下面看下拉模式（pull）

圖五：拉模式

拉模式只需要用戶發(fā)表微博時(shí)，存儲(chǔ)一條微博數(shù)據(jù)到feeds表中(feeds表可以是一個(gè)臨時(shí)表，只保存近期可接受范圍的數(shù)據(jù)).用戶每次查詢feed時(shí)都會(huì)去查詢feeds表。比如姚晨打開自己的微薄首頁(yè)，就產(chǎn)生：SELECT id FROM feeds where uid in(following uid list) ORDER BY id DESC LIMIT n(查詢最新的n條)，緩存到memcached

uidlist=>{data:id list,timeline:上次查詢出來的最新的一條數(shù)據(jù)的時(shí)間}

再次刷新：SELECT id FROM feeds where uid in(following uid list) AND timeline>(memcached存儲(chǔ)的上次的timeline) ORDER BY id DESC LIMIT n

這種模式實(shí)現(xiàn)起來也是比較簡(jiǎn)單和容易的，只是在查詢的時(shí)候需要多考慮下緩存的結(jié)構(gòu)。但是feeds表會(huì)產(chǎn)生很大的壓力，怎么說feeds表也要保存最近十天半個(gè)月的數(shù)據(jù)吧，對(duì)于一個(gè)大點(diǎn)的系統(tǒng)，這會(huì)產(chǎn)生比較大的數(shù)據(jù)，如果following的人數(shù)比較多，數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力就會(huì)非常大。而且一般在線的用戶，客戶端都會(huì)定期掃描，又會(huì)增加很大的壓力，這在查詢性能上沒有推模式的效率高。

下面我們?cè)趯?duì)拉模式做一下改進(jìn)優(yōu)化

圖五：拉模式(pull)-改進(jìn)（時(shí)間分區(qū)拉模式）

拉模式的改進(jìn)主要是在feeds的存儲(chǔ)上，使用按照時(shí)間進(jìn)行分區(qū)存儲(chǔ)。分為最近時(shí)間段（比如最近一個(gè)小時(shí)），近期的，比較長(zhǎng)時(shí)期等等。我們?cè)賮砜聪虏樵兊牧鞒?，比如姚晨登陸微博首?yè)，假設(shè)緩存中沒有任何數(shù)據(jù)，那么我們可以查詢比較長(zhǎng)時(shí)期的feeds表，然后進(jìn)入緩存。下一次查詢，通過查詢緩存中的數(shù)據(jù)的timeline，如果timeline還在最近一個(gè)小時(shí)內(nèi)，那么只需要查詢最近一個(gè)小時(shí)的數(shù)據(jù)的feed表，最近一個(gè)小時(shí)的feeds表比圖四的feeds表可要小很多，查詢起來速度肯定快幾個(gè)數(shù)量級(jí)了。

改進(jìn)模式的重點(diǎn)在于feeds的時(shí)間分區(qū)存儲(chǔ)，根據(jù)上次查詢的timeline來決定查詢應(yīng)該落在那個(gè)表。一般情況下，經(jīng)常在線的用戶，頻繁使用的客戶端掃描操作，經(jīng)常登錄的用戶，都會(huì)落在最近的feeds表區(qū)間，查詢都是比較高效的。只有那些十天，半個(gè)月才登錄一次的用戶需要去查詢比較長(zhǎng)時(shí)間的feeds大表，一旦查詢過了，就又會(huì)落在最近時(shí)間區(qū)域，所以效率也是非常高的。

關(guān)于時(shí)間的分區(qū)，需要根據(jù)數(shù)據(jù)量，用戶訪問特點(diǎn)進(jìn)行一個(gè)合理的切分。如果數(shù)據(jù)發(fā)表量非常大，可以進(jìn)行更多的分區(qū)。

上面介紹的推模式和拉模式都有各自的特點(diǎn)，個(gè)人覺得時(shí)間分區(qū)拉模式彌補(bǔ)了圖四的拉模式的很大的不足，是一個(gè)成本比較低廉的解決方案。當(dāng)然，時(shí)間分區(qū)拉模式也可以結(jié)合推模式，根據(jù)某些特點(diǎn)來增加系統(tǒng)的性能。

后記：本文的目的是介紹時(shí)間分區(qū)拉模式，本人對(duì)新浪微博和twitter等的推拉模式的細(xì)節(jié)并不清楚。

[文章作者：孫立 鏈接：http://www.cnblogs.com/sunli/