feed流数据分析 feed 流设计

简介

Feed流是Feed + 流，Feed的本意是饲料，Feed流的本意就是有人一直在往一个地方投递新鲜的饲料，如果需要饲料，只需要盯着投递点就可以了，这样就能源源不断获取到新鲜的饲料。 在信息学里面，Feed其实是一个信息单元，比如一条朋友圈状态、一条微博、一条咨询或一条短视频等，所以Feed流就是不停更新的信息单元，只要关注某些发布者就能获取到源源不断的新鲜信息，我们的用户也就可以在移动设备上逐条去浏览这些信息单元。

当前最流行的Feed流产品有微博、微信朋友圈、头条的资讯推荐、快手抖音的视频推荐等，还有一些变种，比如私信、通知等，这些系统都是Feed流系统。

本文以新浪微博介绍3种feed设计的方法：
场景：用户A，有粉丝B、C、D，用户A发一条微博

1. 拉 拉的方式使用两张表即可实现 微博表（微博ID，微博内容，发布人） 关注表（博主ID） a）A发微博，将微博写入微博表； b）客户端通过查询微博接口，在关注表查询B/C/D关注的博主，再去微博表查询A发布的微博，将结果按时间排序，分页返回。 如下图：

2. 推 推的方式需要三张表 微博表（微博ID，微博内容，发布人） 粉丝表（粉丝ID） feed表（微博ID，微博内容，接收人） a）A发布微博，写入微博表 b）后端查询A的粉丝表，将微博内容和接收人写入feed表 c）客户端查询关注表，再查询feed表获取关注的内容 如下图:

推的方式缺点是数据量大，A有n个粉丝，每发布一次微博，就需要往feed表中写入n条记录，当n为几百万、几千万时，数据库的压力就很大。

1. 推+拉
   推+拉的方式需要四张表
   微博表（微博ID，微博内容，发布人）
   粉丝表（粉丝ID，是否活跃）
   关注表（博主ID）
   feed表（微博ID，微博内容，接收人）
   a）A发布微博，写入微博表
   b）后端查询A的粉丝表，查找活跃的粉丝，将微博内容和接收人写入feed表
   c）活跃用户查询关注表，再查询feed表获取关注的内容
   d）非活跃用户查询关注表，再查询微博表获取关注的内容
   e）维护粉丝活跃度

如下图：

 

 

相比于推，feed表中的数据量大幅减少。