一个feed流系统的演进

这几年我持续开发维护了一个类feed流系统。类feed流在结构上都有这么一个共性，即类feed流系统是一个中心节点，将多个用户和多个feed来源连接起来：

User 1                     System 1
User 2   \              /  System 2
User 3  --- Feed流系统 --- System 3
...      /              \  ...
User n                     System n

而架构上，则一般是这么三种：

推模式
拉模式
混合模式(推拉模式)

目前这套系统正在服务数百万用户，能够做到关键接口平均响应时间20-30ms以内。接下来，我们从它的诞生讲起。

诞生

最开始这套系统是一个单体应用中的一环，最开始的架构模式是使用拉的模式，拉的模式，也就是每次用户要求获取feed时，临时去数据库或各数据源拉取数据，这么设计的好处是，非常节省空间，比如一条全国feed只存储一条feed，而当用户读取时，才往数据库写入一条已读记录，如果没有这条记录，那么就意味着用户未读。

那么这种模式的缺点是什么呢？计算机中的一切都是权衡取舍(trade-off)，有得必有舍。试想这么一个场景：当发出一条全国feed之后，用户蜂拥而至，此时DB的要面临：

- 大量请求读取用户与feed的关系，以便返回feed流
- 当用户读取feed时，App会发送一个请求将该feed设置为已读，此时DB面临的就是大量的写入

大量的并发读与并发写，导致DB负载急速升高，当时由于这是单体应用，便会拖垮整个应用。

重构

我加入团队之后，提出要将这个系统重构，说干就干。于是采取了另外一种模式，推的模式，这种模式在此后两年内工作良好，一直到最近，随着用户的不断增长，当再次发送全国feed时，数据库会出现报警，响应时间会出现抖动，但此时仍然仅靠一个单机数据库，存储了不到10亿的关系，证明了MySQL的可靠性（当然是在合理优化数据库查询和使用缓存的前提下）。

推的模式很简单，就是将大量的读和写分开，先把所有的用户与feed的关系铺开，写入数据库，然后再发全国feed，这时候用户蜂拥而至，此时的DB面临的是：

- 大量用户读取用户与feed的关系，返回feed流
- 当用户读取feed时，App会发送一个请求将该feed设置为已读，此时DB面临的是更新用户feed的读取状态

看起来和上面差不多？不对，首先第一条，在拉的模式下，由于feed、用户与feed的关系及状态、用户非群推的关系都在不同的表里，为了查出feed流，查询数据库的次数很多，而推的模式由于把全国feed和非全国feed平铺开了，减少了查询数据库的次数；第二条，拉的模式下，要插入feed与用户的关系，由于要构建索引的关系，DB负载会比较高，而第二种模式只需要顺着索引找到数据，更新一个字段，不需要构建或者构建少量的索引。因此这套系统良好的运行了数年时间。

没有银弹

没有银弹，这是真的，第二种模式有一个很大的缺陷，那就是feed不是所有人都会读的，一般来说，feed的读取率都不高，平铺开所有的关系之后，数据库里存储了大量的“无用”的关系，导致单表数据量非常之大（如上，不超过10亿），尽管目前在发送全国feed 之后响应只慢一点，负载高一些，但是这种模式没有办法持续下去。

用户会增长，日活会变高，数据量会变大，而MySQL能承担的负载有上限，经费预算也是有上限的。意味着，为了不久的将来这套系统能承受更高的并发和多的请求及feed，需要做第二次大型优化。

我们所遇到的主要是全国feed之后带来的并发问题。全国feed的写入量很大，但是由于读取率不会很高，意味着其中超过一半的feed 关系是浪费存储空间的，所以我们要结合推拉两种模式。

我提出的解决方案是：将全国feed与用户的关系放在Redis里，在一段时间后将关系转储到MySQL。这样的好处是结合了Redis优秀的性能和MySQL近乎无限的存储空间。为啥要这样做呢？由于这是一种结合推和拉的模式，而我们知道了拉的模式的缺点，因此我们使用 Redis的空间（或者说内存）来换取时间，当全国feed发送出去之后一段时间，该feed已经不再是热点（这是业务特点），这个时候我们再将该feed转储到数据库（或者干脆点，直接归档，我们用的后者，具体是否直接归档需要取决于具体业务和产品设计的取舍），此后零星的读取对数据库的性能影响就不再那么大了。

既然没有银弹，这么做的缺点是什么呢？那就是业务代码变得复杂很多，原本我们只要从用户与feed的关系表中读取，然后join出 feed就可以得到feed流，现在在读取时，需要读取数据库中的关系和feed，需要读取Redis中的关系和feed，还要把他们拼一起。在用户变更读取状态时，也要根据feed的属性去不同地方更新，各处都需要改动。

结语

软件设计中，无处不是权衡取舍(trade off)，而这就是一个活生生的典型例子。

希望这篇文章能够给做此类系统的同行一些有用的点。

一个feed流系统的演进

诞生

重构

没有银弹

结语

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