Feed系统架构资料收集 - 张兆坤 - 博客频道 - CSDN.NET

腾讯微博主要使用拉模型，只有未读的微博数是使用推得模式实现的！拉模型的问题在于一个人跟随了几百或者上千的人的时候，去看关注的人所发的消息要进行多个层次的Map/Reduce才能得到结果，需要非常高效的获取最新Feed的方式以及快速的聚合算法，只用Memcache\Redis之类的从性能上是比较难于实现的，需要从数据层面或者是缓存的层面都进行聚合，再在应用层面进行聚合，技术难度比较大！这个模式属于知易行难，绝大多数公司不具备构建基础设施的能力！

新浪微博使用推拉结合的方式，大号不推送，小号则推送，看Feeds的时候，需要将推过来的Feeds索引数据与关注的大号的Feed进行聚合，小小的牺牲下拉的性能一下子就将大号的推送问题解决掉了！

对于稍微小些的网站，比如Pinterest和花瓣都使用推的方式来实现，PInterest的直接在Redis中保存500个最新的索引信息，使用Python脚本定时来扫描，保证缓存的索引信息始终只保存最新的500个，老的信息则直接丢弃掉，花瓣则将老索引存储到LevelDBA中去了！

Pinterest网站的内容信息缓存在memcache中，关系信息则缓存到Redis中，持久化方式保存！对于那种大号的粉丝，亦或是关注的人数太多则需要将关系数据拆分之后再缓存起来，对于动态变化的部分则需要独立存放，在使用的时候需要将两部分数据聚合，在可变部分达到一定长度的时候，需要与不变的部分进行合并！

当然推送的时候，所有的网站都使用异步的方式来实现！

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