微博feed系統推拉模式和時間分區拉模式架構探討

sns系統，微博系統都應用到了feed（每條微博或者sns裏的新鮮事等咱們稱做feed）系統，不論是twitter.com或者國內的新浪微博，人人網等，在各類技術社區，技術大會上都在分享本身的feed架構，也就是推拉模式（timyang上次也分享了新浪微薄的模式）。下面咱們就微博的feed推拉(push,pull)模式作一下探討，並提出新的時間分區拉模式。

衆所周知，在微博中，當你發表一篇微博，那麼全部關注你的followers（粉絲）都會在必定的時間內收到你的微薄，這有點像羣發一封郵件，全部的抄送者都會在必定的時間內收到。到這裏，你可能以爲沒有什麼難度。咱們看下下面的截圖：

圖1  新浪微博姚晨

 

圖2  twitter上馮大輝

新浪微博的姚晨粉絲有2594751，她發表任何一篇微博，都須要2594751個粉絲在必定的時間內收到，twitter的馮大輝發表一篇的話，須要19868個followers收到。

相反，姚晨須要收到他關注的545我的的全部更新，馮大輝須要收到他關注的2525我的的全部更新。到這裏，你是否是感受到有那麼一點點小挑戰呢？

下面咱們看下微博通常的總體結構圖：

圖3  微博總體結構

圖中展現了微博的總體數據流程，先了解下總體的數據結構，沒有涉及到followers等的推拉模式處理。下面咱們再看下推模式（push）：

圖4  推模式結構

推模式須要把一篇微博推送給全部關注他的人（推給全部的粉絲），好比姚晨，咱們就須要推送給2594751個用戶的feeds表中。固然，feeds表能夠很好的進行sharding,存儲也都是一些數字型的字段，存儲空間可能不是很大，用戶在查詢本身關注的全部人的feed時，速度快，性能很是高，可是推送量會很是大，姚晨發表一篇，就會產生200多萬條數據。試想，一個大量用戶的微薄系統經過使用推模式，是否是會產生很是驚人的數據呢？

下面看下拉模式（pull）

圖5  拉模式

拉模式只須要用戶發表微博時，存儲一條微博數據到feeds表中(feeds表能夠是一個臨時表，只保存近期可接受範圍的數據).用戶每次查詢feed時都會去查詢feeds表。好比姚晨打開本身的微薄首頁，就產生：SELECTidFROMfeedswhereuidin(followinguidlist)ORDERBYidDESCLIMITn(查詢最新的n條)，緩存到memcached

uidlist=>{data:idlist,timeline:上次查詢出來的最新的一條數據的時間}

再次刷新：SELECTidFROMfeedswhereuidin(followinguidlist)ANDtimeline>(memcached存儲的上次的timeline)ORDERBYidDESCLIMITn

這種模式實現起來也是比較簡單和容易的，只是在查詢的時候須要多考慮下緩存的結構。可是feeds表會產生很大的壓力，怎麼說feeds表也要保存最近十天半個月的數據吧，對於一個大點的系統，這會產生比較大的數據，若是following的人數比較多，數據庫的壓力就會很是大。並且通常在線的用戶，客戶端都會按期掃描，又會增長很大的壓力，這在查詢性能上沒有推模式的效率高。

下面咱們在對拉模式作一下改進優化

圖6  拉模式(pull)-改進（時間分區拉模式）

拉模式的改進主要是在feeds的存儲上，使用按照時間進行分區存儲。分爲最近時間段（好比最近一個小時），近期的，比較長時期等等。咱們再來看下查詢的流程，好比姚晨登錄微博首頁，假設緩存中沒有任何數據，那麼咱們能夠查詢比較長時期的feeds表，而後進入緩存。下一次查詢，經過查詢緩存中的數據的timeline，若是timeline還在最近一個小時內，那麼只須要查詢最近一個小時的數據的feed表，最近一個小時的feeds表比圖四的feeds表可要小不少，查詢起來速度確定快幾個數量級了。

改進模式的重點在於feeds的時間分區存儲，根據上次查詢的timeline來決定查詢應該落在那個表。通常狀況下，常常在線的用戶，頻繁使用的客戶端掃描操做，常常登陸的用戶，都會落在最近的feeds表區間，查詢都是比較高效的。只有那些十天，半個月才登陸一次的用戶須要去查詢比較長時間的feeds大表，一旦查詢過了，就又會落在最近時間區域，因此效率也是很是高的。

關於時間的分區，須要根據數據量，用戶訪問特色進行一個合理的切分。若是數據發表量很是大，能夠進行更多的分區。

上面介紹的推模式和拉模式都有各自的特色，我的以爲時間分區拉模式彌補了圖四的拉模式的很大的不足，是一個成本比較低廉的解決方案。固然，時間分區拉模式也能夠結合推模式，根據某些特色來增長系統的性能。

後記：本文的目的是介紹時間分區拉模式，本人對新浪微博和twitter等的推拉模式的細節並不清楚。