周末小技 | 开发一个Feeds流系统——写扩散模式

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导语 | 本文主要针对Feeds流进行介绍，将从Feeds流的演变入手，带你一步步了解Feeds流，而后学习如何从开发角度入手，对其进行建模，抽象出Feeds流常见的架构，最终搭建高可用、高扩展、高性能的Feeds流应用。

了解Feeds流

在学习如何开发Feeds流应用前，我们需要先了解什么是Feeds流。

一、什么是Feeds流

Feeds流是一个持续更新并展示给用户的信息流。它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。所以它通常具有千人千面的个性化特点。举例来说，我们在各类手机App中能看到的猜你喜欢，你的关注和好友动态等功能，都是Feeds流的一种表现形式。某种意义上来说，你可以一直向下滑动，而后获取到信息的应用，都是属于Feeds流。

二、为什么会有Feeds流

了解了什么是Feeds流后，我们可以从产品角度思考一下，为什么会有Feeds流。

我们可以和传统的信息获取渠道，电视，报纸，杂志进行对比。以前我们获取的信息，通常是主动前往某个信息聚合的渠道，如：电视的新闻台，去买一份报纸，订购一本杂志。而后，我们从中大量阅读，然后才能获取到我们感兴趣的信息。上述流程我们可以知道，我们想要获取丰富的信息可不容易。

所以，这就有了Feeds流的出现了，它的主要作用是：信息聚合。也就是它可以根据你的行为去聚合你想要的信息，然后再将它们以轻松易得的方式提供给你。这个方式就是信息流的方式，你只需要不断的滑动，就可以再各种信息中穿梭，而不需要自己去寻找，被动接收信息。当然，仅仅是流的方式还不以让它成为现今主流的新闻媒体传播途径。因为传统的电视节目，当你不感兴趣的时候，你也可以换台进行切换，也是一种简单易得，可自由选择的方式。Feeds最核心的能力在于聚合。他会根据你的行为聚合出你想要的信息，例如：微博是通过你的关注列表了解你可能想要的信息源，而后以时间轴的形式聚合各种信息推给你。后来又出现了抖音的猜你喜欢，它不需要你的手动关注，而是根据你的阅览时长，点赞等信息生成你的用户画像，从而聚合你可能感兴趣的信息。朋友圈的Feeds流则是根据你的好友关系，从而聚合了你可能想要的信息。

正是有了这种丰富多彩的信息聚合能力，用户在使用Feeds流获取信息的时候，就容易获得他们感兴趣的内容。从而有一个很好的使用体验。

三、Feeds流的分类

上面提到了几种Feeds流的应用场景，有：微信朋友圈，微博的关注页，抖音的推荐页。这几个例子其实信息聚合的角度都不相同，为此，我们可以对Feeds流进行分类，了解不同类型的Feeds流，才知道开发过程中，如何针对不同的应用场景，去设计最合适的架构，实现Feeds流功能。

首先，我们可以从Feeds流的信息源聚合依据进行分类，关系有三种：

从上图我们可以知道，抖音推荐页可以从你的操作行为中生成你的用户画像，再去匹配聚合信息。而微博则是单向依赖关系，即：我关注了某个大v，就可以获取他发布的信息。这里的信息聚合依据是单向的关注关系。而微信朋友圈则是双向关系，需要两个人互相通过好友，才会聚合对方的信息到自己的朋友圈中。

三种聚合逻辑，分别适用于信息探测，信息订阅和熟人社交场景中，各有各的优点。

而除了从信息源聚合依据出发进行分类以外，也可以从Feed流本身的展示逻辑出发进行分类，关系有两类：

注意：微博热榜很多人也算成了Feeds流，但是严格意义上来说，他是一个信息流。所有人看到的热榜数据都是一样的，这缺失了信息聚合的特征。所以，本质上热榜的底层模型应该是排行榜，而非feeds流。这里不将它归为一类。

两个分类是从两个维度对Feeds流进行的划分，但是，不管是什么维度的分类，都是为了更好的贴近业务特点，进行建模开发。

实际上，上述表格又可以进一步总结为两类：

四、了解Feeds流的前世今生

通过上面的介绍，想必你对Feeds流已经有了一定的了解。那么再说一下它的前身。

Feeds流其实不是一开始就是这种形式。它起源于RSS系统。RSS 翻译过来就是简易信息聚合，它将用户主动订阅的若干消息源组合在一起形成内容（aggregator），帮助用户持续地获取最新的订阅源内容。对用户而言，聚合器是专门用来订阅网站的软件，一般称为 RSS 阅读器、Feed 阅读器等。用户选择订阅多个订阅源，网站提供 Feed 网址 ，用户将 Feed 网址登记到聚合器里，在聚合器里形成聚合页，用户便能持续地获取最新的订阅源内容。整个交互流程简而言之是：用户主动订阅感兴趣的多个订阅源，订阅器帮用户及时更新订阅源信息，然后按照 timeline 时间顺序展示出来。这样，用户可以通过订阅器获取即时信息，而不用每天都检查各个订阅源是否有更新。

可以看出，上述方式很像是在订购杂志，杂志一旦更新，就会寄到家中。但是那时候的的Rss系统，能订阅的只是新闻网站以及博客。直到后来，Facebook 宣布了一项新的首页形式「News Feed」，这一形式打破了传统 RSS 的订阅方式。News Feed 可以看做一个新型聚合器：订阅源由某个新闻网站变成了生产内容的人或者团体，而内容由网站输出的公告新闻，变成了好友（关注对象）的动态（发布的内容以及其他的社交行为）。这样一来，内容丰富程度直线提高，内容发布者和订阅者也由：人和网站变成了人和人，社交距离大大拉近。很快，这种信息获取模式就普及起来了。从此以后，RSS 被迫淡出历史舞台。

五、Feeds流模型中的术语

了解Feeds流模型的架构

通过上面的介绍，想必你对于将要开发的Feeds流是什么已经足够了解了。那么，接下来我们从开发的角度切入，再次学习Feeds流。

我们已经知道了Feeds流可以分为两大类：基于兴趣推荐，和基于用户关系拉取。两种模式的Feeds流底层的原理差别很大，所以要分别进行介绍。先介绍第一种：基于用户关系拉取的Feeds流。

一、依赖用户关系的时间顺序Feeds流

第一类Feeds流是依赖用户关系的，按时间顺序进行整合展示的Feeds流。在开发这个模型前，我们需要先了解这个模型主要面对的挑战在哪儿。

• Feeds流模型面临的挑战

1.Feed是一种实时消息，由于消息是实时产生，实时消费，实时推送的，因此满足实时性是关键。（性能要求高）

2.消息来自于很多不同的消息源，消息的产生属于海量级别。（存储要求大）

3.性能考虑：从消息产生到消息消费产生巨大的读写比。（读写失衡模型，时间排序）

4.消息发布出去后，要求用户能够感知，起码满足最终一致性，不可以出现消息丢失。（原子性）

• Feeds流模型需要的基本功能

了解了Feeds流的面对的挑战后，我们先不着急去处理问题，而是进入具体的功能中去分析Feeds流模型需要开发的功能。包括如下：

1.用户发布消息：用户可以发布一条消息，他的订阅者都能感知到他发布了消息；（不仅是消息确保推送出去，而且要有红点提示）

2.用户删除发布的消息：用户可以删除一条已经发布的消息，他的订阅者都能实时感知到这条消息被删除了；

3.用户查看自己发布的消息：用户查看自己已经发布的所有消息；

4.用户订阅消息源：用户可以订阅感兴趣的人，关注的博主以后发送的消息都可以在用户的feeds流中查看到。需要注意的是，有的场景中要求用户Feeds流中能看到博主在被关注之前发的消息，这就要求订阅的时候，还要主动同步一份博主的所有消息到用户的Feeds流中。

5.用户取消消息源订阅：用户可以取消已经订阅的人，取关后，Feeds流中关于他的所有消息要除去。

6.用户查看订阅的消息流（Feeds流）：用户可以以timeline的形式查看所有订阅的消息源发布的消息。消息的删除和更新，都会实时被用户感知到。Feeds流的翻页问题：用户翻页Feeds流的时候，不管Feeds流更新了多少内容，此时都是沿着最后一次看到的信息往下看。Feeds流前面的信息被删改不予理会。

7.额外功能：消息支持配置黑白名单，进行细粒度可见权限控制。‘=

8.可扩展功能：信息可以支持被评论，评论本身也有增删改查

• 面临问题和解决方案

了解了上述Feeds流需要开发的基本功能，我们进一步对功能实现中可能遇到的问题进行分析，并且给出处理方案：

1.发布者发布消息后，订阅者如何读取消息？

这里一般有三种方案：读扩散，写扩散和读写结合。

• 读扩散：订阅者读取最新收件箱消息的时候，订阅者主动去查询关注的人的发件箱，遍历所有的人，获取所有的消息，然后更新到自己的收件箱中。
• 写扩散：发布者发布消息后，立刻将自己的消息同步给他所有的粉丝的收件箱中。
• 读写结合：由于Feeds流是读多写少的场景，所以一般情况下，我们采用写扩散，系统的性能会比读扩散要好。但是，当有大v发布者出现时，他每次发布消息，可能消息需要同步给1亿用户，这样写扩散的性能会被严重影响到。所以，在大v用户上，采用读写结合的方式进行处理。具体来说就是：大v用户发布消息，消息写扩散到活跃用户收件箱。而不活跃用户在登录的时候，会去主动拉取大v用户的发件箱，完成自身收件箱的更新。

由于Feeds流模型是一种读多写少的场景，所以一般采用写扩散更好。

当出现大v的时候，写扩散也太慢了，则采用冷热分离方案。热粉丝则写扩散同步，冷粉丝（僵尸粉）则读扩散。冷热粉丝可以记录登录次数，时长进行分类。也可以采用session池方案，判断在线的粉丝才进行写扩散。

2.Feeds流是怎么翻页的？

Feed流的分页入参不会使用page_size和page_num，而是使用last_id来记录上一页最后一条内容的id。前端读取下一页的时候，必须将last_id作为入参，后台直接找到last_id对应数据，再往后偏移page_size条数据，返回给前端，这样就避免了错位问题。注意：采用该last_id方式要求数据不能被删除，否则前端持有这个id，就又可能找不到对应的记录。为此，删除都采用标志位表示删除。当拉出的数据存在删除的时候，进行再次查询补充。

Feeds流是一个动态列表，每时每刻都可能在更新，所以传统的使用page_size和page_num来分页就不能满足使用了。因为但凡两页之间出现内容的添加或删除，都会导致错位问题。

写扩散下的翻页：由于用户收件箱是提前排序准备好的，所以last_id直接往后读取即可。

读扩散下的翻页：由于读扩散下，用户的收件箱是实时计算出来的，他翻页的时候，需要去所有关注人的发件箱中拉取一定量的数据。拉取后，需要记录当前拉取到了写信箱的write_last_id1，多少个关注就要记录了多少个write_last_id。而后翻页的时候，需要用这些write_last_id往后拉取新的一定量（比如page_size个）的数据。再用这些数据组成的新收件箱列表，筛选page_size条返回前端。同时，还需要更新他实际拉取了消息的写信箱中的write_last_id，并且存储。当下一次翻页的时候，这批write_last_id将作为下次的翻页时定位的依据。

对比下来看得出：读扩散的翻页比写扩散复杂很多。

3.写扩散模式下，用户发布消息可以慢慢扩散出去，但是删除，修改都要扩散出去，速度过慢会出现时效性问题。而且，如果真的是删除了数据，可能会影响Feeds流的分页功能（第二点已经介绍）。这种情况怎么处理？

• 采用软删除+懒删除机制

软删除是指：消息内容不进行实际删除，而是将消息置为删除状态即可，不扩散出去。如此一来，用户在自己的读取收件箱中消息的时候，是先获取了消息Id后，再去数据库查出消息内容，而后判断状态进行过滤，把已经删除的状态剔除，不返回给前端。此时也需要重新进行捞数据，填充分页内容。懒删除是指：如果过滤了某个消息，此时才把消息从用户收件箱中真正删除。（redis的zset中的对应id进行剔除，完成Feeds流表的刷新）

• 软删除和懒删除的具体实现如下：采用读扩散回查方案。

本次需求，我们的写扩散只写了一个消息id到用户的收件箱中，所以，用户查询收件箱信息的时候，要进行一个回查将信息丰富（该方案相比直接把内容一起写入收件箱内会更加节约内存，减少冗余数据，同时消息删除无需扩散）。

4.用户的收件箱刷新时机问题：用户收件箱是消息同步库，缓存的只是消息id而已，所以可以全量存储所有的关注人发布信息的id。但是，消息同步库内的消息实际上变化很大，如果全部采用写扩散方式，则会导致实时性问题很大。所以对不同的触发刷新操作，我们需要进行不同处理，各操作如下：

• 关注他人时，用户的收件箱是否需要触发刷新：当用户关注了另一个用户后，他的收件箱需要获取到关注用户的发件箱内所有消息，然后刷新自己的收件箱。（写扩散）
• 取消关注他人时，用户的收件箱如何刷新：这里可以采用过滤的方式：我们从收件箱中获取到了消息id，而后需要进行回查，但是回查前，判断该id的所属发送人是否还在自己关注列表中。不在则进行剔除消息，同时删除收件箱中的该消息id。(读扩散+懒删除)
• 关注人删除或者修改自己消息时，用户的收件箱如何刷新：这里也可以采用回查的方式：由于我们收件箱只存储id，消息内容需要回查发件人发件箱的具体消息，所以，回查的时候可以获取最新消息以此完成删除、修改的同步。
• 总结：收件箱刷新有两类，一类是添加，添加都采用写扩散；一类是删除和修改，删除、修改都采用读扩散。

上述就是我们Feeds流模型会遇到的问题，已经给出的一个解决方案。当然，不同的业务场景会遇到不同的侧重点，上述方案仅仅是一个参考。

总体设计

一、架构设计

上面我们Feeds流的底层模型进行了详细的分析，综合考虑后，本次开发决定采用以下架构进行开发系统。

上图可以看出是一个消息发布的流程交互，通过经过的节点看出我们系统的一个架构。虽然前文讨论了很多问题，但其实底层落到DB就是几个表，每个表进行良好的设计后，就可以满足我们的基础的性能要求了。而后是我们的系统内部，核心难点是发布和拉取Feeds流两个功能。对这些问题，下面我们也会具体分点介绍设计。

• 数据结构设计

数据结构设计说明：本次系统以面向对象思维进行开发，对Feeds流中需要的功能进行抽象，抽象了以下数据结构（简略版本）：

1.消息：

属性：消息标题，消息内容，消息附件，消息类型，消息渠道

方法：丰富消息内容

2.消息发布处理器：

属性：发送用户，发布配置，消息id

方法：获取消息id，获取接受者，获取发布配置，同步消息，保存消息

3.用户（消息拉取器）：

属性：用户uid，用户当前操作，用户当前页面渠道

方法：获取关注列表，获取粉丝列表，查询发件箱，查询收件箱（收件箱过滤，包括黑白名单，软删除等）

4.发布配置：

属性：发布渠道，发布方式

方法：获取发布方式，获取发布渠道

上述抽象类的类图参考示意图（非完整版）

二、存储和缓存设计

实现消息推送逻辑，需要将信息进行存储，下面是存储表的设计：

1.消息表(消息发布表)：

2.收件箱：采用redis的zset进行存储，key是“接收者uid+channelid”，value为“值：发件人uid+消息id，score：发布时间戳” 。这样设计，可以将计算下沉，每次收件箱出现消息的刷新的时候，都会自行排序。下面的redis的zset的图示:

3.发布配置表(一般的feeds流可以不考虑这个，我这是后期打算扩展做成消息推送系统，这里也可以提供给大家参考。)：

4.关注关系表：

三、核心业务流程

• 发布Feed流程

当你发布一条Feed消息的时候，流程是这样的：

1.Feed消息先进入一个队列服务。

2.先从关注列表中读取到自己的粉丝列表，以及判断自己是否是大V。

3.将自己的Feed消息写入个人页Timeline（发件箱）。

4.如果是大V，此时拉取活跃用户；如果是普通用户，则拉取自己的所有粉丝用户。然后将自己的Feed消息同步写给自己的粉丝，同步的内容为Feed ID。

5.发布Feed的流程到此结束。

• 读取Feed流流程

当刷新自己的Feed流的时候，流程是这样的：

1.判断自己是否是活跃用户，如果不是，去读取自己关注的大V列表。

2.去读取自己的收件箱，范围起始位置是上次读取到的最新Feed的ID，结束位置可以使当前时间，也可以是MAX。然后通过查询出来的FeesId反查Feeds内容，并且把已经软删除的数据剔除出去。

3.如果有拉取到关注的大V列表，则再次并发读取每一个大V的发件箱，如果关注了10个大V，那么则需要10次访问。

4.合并2和3步的结果，然后按时间排序，返回给用户。

至此，使用推拉结合，冷热分离方式的Feeds流发布，读取Feeds流的流程都结束了。

核心的发布Feed、拉取Feeds流的总体交互图如下： 

总结

相信看了本文以后，对于如何实现一个较为可靠，性能相对有保证的Feeds流系统，你已经有了一定的了解。那么，本次Feeds流的小结到此为止。

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