Feed流

当你读到一本很好的书，见到一个很英俊的男人，或者是走进一座很美丽的城市，你会对自己说的，你看到这世界上最好的东西了，你将会让这些东西陪伴你度过余生。但过不了多久，新的事情就会发生，你会读到一本更好的书，到达一个更美丽的城市，遇到一位更英俊的男人，开始一段更浪漫的恋情，你会有另外一种生活，你不要害怕这个结局，这个结局只是一道幻影，每个结局都意味着一个新的开始。- 《沥川往事》

Feed 流

原理

什么是 feed 流

• Feed：Feed 流中的每一条状态或者消息都是 Feed，比如微博中的一条微博就是一个 Feed。【一条微信】
• Feed流：持续更新并呈现给用户内容的信息流。每个人的朋友圈，微博关注页等等都是一个 Feed 流。【微信圈】

feed 流分类

Feed 流常见的分类有两种：

• Timeline：按发布的时间顺序排序，产品如果选择 Timeline 类型，那么就是认为 Feed 流中的 Feed 不多，但是每个 Feed 都很重要，都需要用户看到。类似于微信朋友圈，微博等。

• Rank：按某个非时间的因子排序，一般是按照用户的喜好度排序，一般用于新闻推荐类、商品推荐等。

设计

设计一个 Feed 流系统，两个关键步骤，一个是 Feed 流的 初始化，一个是 推送。关于 Feed 流的存储其实也是一个核心的点，但是笔主持久化使用的还是 MySQL，后续可以考虑优化。

Feed 流初始化

Feed 流【关注页 Feed 流】的初始化指的是，当用户的 Feed 流还不存在的时候，为该用户创建一个属于他自己的关注页 Feed 流，具体怎么做呢？其实很简单，遍历一遍关注列表，取出所有关注用户的 feed，将 feedId 存放到 redis 的 sortSet 中即可。这里面有几个关键点：

• 初始化数据：初始化的数据需要从数据库中加载出来。
• key 值：sortSet 的 key 值需要使用当前用户的 id 做标识。
• score 值：如果是 Timeline 类型，直接取 feed 创建的时间戳即可。如果是 rank 类型，则把你的业务对应的权重值设进去。

推送

经过上面的初始化，已经把 feed 流放在了 redis 缓存中了。

接下来就是需要更新 feed 流了，在下面四种情况需要进行更新：

1. 关注的用户发布新的 feed：
2. 关注的用户删除 feed。
3. 用户新增关注。
4. 用户取消关注。

发布/删除 Feed 流程

上面四步具体怎么操作，会在下面的实现步骤中详细描述，在这里先我们重点讨论一下第一、二种情况。因为在处理 大V 【千万级别粉丝】的时候，我们是需要对 大V 的所有粉丝的 feed 流进行处理的，这时候涉及到的量就会非常巨大，需要多加斟酌。

关于推送，一般有两种 推/拉。

• 推：A用户发布新的动态时，要往 A用户所有的粉丝 feed 流中推。【饭喂你嘴里】
• 拉：A用户发布新的动态时，先不进行推送，而是等 粉丝进来的时候，才主动到 A用户的个人页TimeLine 拉取最新的 feed，然后进行一个 merge。如果关注了多个大V，可以并发的向多个大V 个人页TimeLine 中拉取。【饭煮好了自己过来吃·】

推拉结合模式

当用户发布一条新的 Feed 时，处理流程如下：

1. 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。

2. 将自己的Feed消息写入个人页Timeline。如果是大V，写入流程到此就结束了。

3. 如果是普通用户，还需要将自己的Feed消息写给自己的粉丝，如果有100个粉丝，那么就要写给100个用户。

当刷新自己的Feed流的时候，处理流程如下：

1. 先去读取自己关注的大V列表
2. 去读取自己的 Feed 流。
3. 如果有关注的大V，则再次并发读取每一个大V的个人页Timeline，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。
5. 至此，使用推拉结合方式的发布，读取Feed流的流程都结束了。

推模式

如果只是用推模式了，则会变的比较简单：

• 发布Feed：
  • 不用区分是否大V，所有用户的流程都一样，都是三步。
• 读取Feed流：
  • 不需要第一步，也不需要第三步，只需要第二步即可，将之前的2 + N(N是关注的大V个数) 次网络开销减少为 1 次网络开销。读取延时大幅降级。

两种模式总结：

推拉结合存在一个弊端，就是刷新自己的Feed流时，大V的个人页Timeline 的读压力会很大。

如何解决：

不使用大V/普通用户的优化方式，使用对活跃粉丝采用推模式，非活跃粉丝采用拉模式。

完全使用推模式就可以彻底解决这个问题，但是会带来存储量增大，大V Feed 发送总时间增大，从发给第一个粉丝到发给最后一个粉丝可能要几分钟时间。

实现

笔主主要采用纯推模式实现了一个普通企业基本可用的 Feed 流系统，下面介绍一下具体的实现代码，主要包括3大个部分：

1. 初始化 Feed 流。
2. 关注的用户发布/删除 feed，该用户的粉丝更新自己的Feed流。
3. 用户新增/取消关注，更新自己的Feed流。

初始化 Feed 流

当用户第一进来刷新Feed 流，且 Feed 流还不存在时，我们需要进行初始化，初始化的具体代码如下：核心思想就是从数据库中load出 feed 信息，塞到 zSet 中，然后分页返回。

/**
 * 获取关注的人的信息流
 */
public List<FeedDto> listFocusFeed(Long userId, Integer page, Integer size) {
    String focusFeedKey = "focusFeedKey" + userId;

    // 如果 zset 为空，先初始化
    if (!zSetRedisTemplate.exists(focusFeedKey)) {
        initFocusIdeaSet(userId);
    }

    // 如果 zset 存在，但是存在 0 值
    Double zscore = zSetRedisTemplate.zscore(focusFeedKey, "0");
    if (zscore != null && zscore > 0) {
        return null;
    }

    //分页
    int offset = (page - 1) * size;

    long score = System.currentTimeMillis();
    // 按 score 值从大到小从 zSet 中取出 FeedId 集合
    List<String> list = zSetRedisTemplate.zrevrangeByScore(focusFeedKey, score, 0, offset, size);

    List<FeedDto> result = new ArrayList<>();
    if (QlchatUtil.isNotEmpty(list)) {
        for (String s : list) {
            // 根据 feedId 从缓存中 load 出 feed
            FeedDto feedDto = this.loadCache(Long.valueOf(s));
            if (feedDto != null) {
                result.add(feedDto);
            }
        }
    }
    return result;
}

/**
 * 初始化关注的人的信息流 zSet
 */
private void initFocusFeedSet( Long userId) {
    String focusFeedKey = "focusFeedKey" + userId;
    zSetRedisTemplate.del(focusIdeaKey);

    // 从数据库中加载当前用户关注的人发布过的 Feed
    List<Feed> list = this.feedMapper.listFocusFeed(userId);

    if (QlchatUtil.isEmpty(list)) {
        //保存0，避免空数据频繁查库
        zSetRedisTemplate.zadd(focusFeedKey, 1, "0");
        zSetRedisTemplate.expire(focusFeedKey, RedisKeyConstants.ONE_MINUTE * 5);
        return;
    }

    // 遍历 FeedList，把 FeedId 存到 zSet 中
    for (Feed feed : list) {
        zSetRedisTemplate.zadd(focusFeedKey, feed.getCreateTime().getTime(), feed.getId().toString());
    }

    zSetRedisTemplate.expire(focusFeedKey, 60 * 60 * 60);
}

关注的用户发布/删除新的 feed

每当用户发布/删除新的 feed，我们需要更新该用户所有的粉丝的 Feed流，该步骤一般比较耗时，所以建议异步处理，为了避免一次性load出太多的粉丝数据，这里采用循环分页查询。为了避免粉丝的 Feed流过大，我们会限制 Feed 流的长度为1000，当Feed流长度超过1000时，会移除最旧的 Feed。

/**
 * 新增/删除 feed时，处理粉丝 feed 流
 *
 * @param userId 新增/删除 feed的用户id
 * @param feedId 新增/删除 的feedId
 * @param type   feed_add = 新增feed feed_sub = 删除feed
 */
public void handleFeed(Long userId, Long feedId, String type) {

    Integer currentPage = 1;
    Integer size = 1000;
    List<FansDto> fansDtos;

    while (true) {
        Page page = new Page();
        page.setSize(size);
        page.setPage(currentPage);
        fansDtos = this.fansService.listFans(userId, page);

        for (FansDto fansDto : fansDtos) {
            String focusFeedKey = "focusFeedKey" + userId;

            // 如果粉丝 zSet 不存在，退出
            if (!this.zSetRedisTemplate.exists(focusFeedKey)) {
                continue;
            }

            // 新增Feed
            if ("feed_add".equals(type)) {
                this.removeOldestZset(focusFeedKey);
                zSetRedisTemplate.zadd(focusFeedKey, System.currentTimeMillis(), feedId);
            }
            // 删除Feed
            else if ("feed_sub".equals(type)) {
                zSetRedisTemplate.zrem(focusFeedKey, feedId);
            }

        }

        if (fansDtos.size() < size) {
            break;
        }
        currentPage++;
    }

}

/**
 * 删除 zSet 中最旧的数据
 */
private void removeOldestZset(String focusFeedKey){
    // 如果当前 zSet 大于1000，删除最旧的数据
    if (this.zSetRedisTemplate.zcard(focusFeedKey) >= 1000) {
        // 获取当前 zSet 中 score 值最小的
        List<String> zrevrange = this.zSetRedisTemplate.zrevrange(focusFeedKey, -1, -1, String.class);
        if (QlchatUtil.isNotEmpty(zrevrange)) {
            this.zSetRedisTemplate.zrem(focusFeedKey, zrevrange.get(0));
        }
    }
}

用户新增关注/取消关注

这里比较简单，新增/取消关注，把新关注的 Feed 往自己的 Feed流中增加/删除 即可，但是同样需要异步处理。

/**
 * 关注/取关 时，处理followerId的zSet
 *
 * @param followId   被关注的人
 * @param followerId 当前用户
 * @param type       focus = 关注 unfocus = 取关
 */
public void handleFocus( Long followId, Long followerId, String type) {

    String focusFeedKey = "focusFeedKey" + userId;

    // 如果粉丝 zSet 不存在，退出
    if (!this.zSetRedisTemplate.exists(focusFeedKey)) {
        return;
    }
    List<FeedDto> FeedDtos = this.listFeedByFollowId(source, followId);
    for (FeedDto feedDto : FeedDtos) {

        // 关注
        if ("focus".equals(type)) {
            this.removeOldestZset(focusFeedKey);
            this.zSetRedisTemplate.zadd(focusFeedKey, feedDto.getCreateTime().getTime(), feedDto.getId());
        }
        // 取关
        else if ("unfocus".equals(type)) {
            this.zSetRedisTemplate.zrem(focusFeedKey, feedDto.getId());
        }

    }
}

转载自：使用 Redis 实现 Feed 流