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Feed 信息流系统设计

问题​

如何设计微博、朋友圈这样的 Feed 信息流系统？

答案​

核心需求​

  • 用户发布内容 → 粉丝看到（写扩散/读扩散）
  • Timeline 按时间排序展示
  • 高性能读取，支持下拉刷新和无限加载

推拉模式对比​

模式写入时机读取时机适用场景
推模式发帖时写入所有粉丝收件箱直接读收件箱粉丝少（如朋友圈）
拉模式不做额外写入实时聚合关注人内容关注少、粉丝多
推拉结合普通用户推，大V不推读时再拉大V内容合并微博等社交平台

推拉结合方案（生产推荐）​

发帖 —— 推模式（普通用户）+ 拉模式（大V）
public void publish(Post post) {
    // 1. 存储帖子到 Post 表
    postMapper.insert(post);
    
    // 2. 判断是否为大V（粉丝 > 10万）
    long followerCount = userService.getFollowerCount(post.getUserId());
    
    if (followerCount > 100_000) {
        // 大V：不扩散，只更新大V发件箱（拉模式）
        redisTemplate.opsForZSet().add(
            "outbox:" + post.getUserId(),
            String.valueOf(post.getId()),
            post.getCreateTime()
        );
    } else {
        // 普通用户：写入所有粉丝收件箱（推模式）
        List<Long> followerIds = userService.getFollowerIds(post.getUserId());
        for (Long followerId : followerIds) {
            redisTemplate.opsForZSet().add(
                "inbox:" + followerId,
                String.valueOf(post.getId()),
                post.getCreateTime()
            );
        }
    }
}
读 Feed —— 合并收件箱 + 大V发件箱
public List<Post> getFeed(long userId, long cursor, int pageSize) {
    // 1. 从收件箱拿推送过来的帖子 ID（ZSet 按时间倒序）
    Set<String> inboxIds = redisTemplate.opsForZSet()
        .reverseRangeByScore("inbox:" + userId, 0, cursor, 0, pageSize);
    
    // 2. 拉取关注的大V最新内容
    List<Long> followedBigVs = userService.getFollowedBigVs(userId);
    Set<String> bigVIds = new TreeSet<>();
    for (Long bigVId : followedBigVs) {
        bigVIds.addAll(redisTemplate.opsForZSet()
            .reverseRangeByScore("outbox:" + bigVId, 0, cursor, 0, pageSize));
    }
    
    // 3. 合并、排序、截取
    List<Long> allPostIds = mergeAndSort(inboxIds, bigVIds, pageSize);
    
    // 4. 批量查询帖子详情
    return postMapper.findByIds(allPostIds);
}

存储设计​

数据存储说明
帖子内容MySQLPost 表，帖子主体数据
收件箱Redis ZSetinbox:{userId} → 帖子 ID 按时间排序
发件箱Redis ZSetoutbox:{userId} → 大V帖子，读时拉取
关注关系MySQL + Redis关注列表、粉丝列表
收件箱膨胀

每个用户的收件箱只保留最近 N 条（如 1000），超出的从数据库回捞。定期用 ZREMRANGEBYRANK 清理。

常见面试问题​

Q1: 大V发帖粉丝太多怎么办？​

答案：

大V不走推模式，改为拉模式。粉丝刷 Feed 时实时拉取大V发件箱合并。阈值通常设为粉丝数 > 10 万。

Q2: 如何实现 Feed 分页？​

答案：

用游标分页（Cursor-based），不用 OFFSET：

  • 客户端传上一页最后一条的时间戳作为 cursor
  • ZREVRANGEBYSCORE inbox:userId cursor-1 0 LIMIT 0 pageSize
  • 避免了 OFFSET 跳过大量数据的性能问题

Q3: 用户取关后 Feed 怎么处理？​

答案：

  • 如果是推模式：异步从粉丝收件箱删除该用户的帖子
  • 也可以不删，读取 Feed 时过滤掉已取关用户的帖子（软过滤，更简单）

Q4: Feed 流的缓存策略？​

答案：

  • 收件箱用 Redis ZSet，天然有序，热数据常驻内存
  • 帖子详情用 Redis Hash 或本地缓存，减少 MySQL 查询
  • 冷数据（如一周前的 Feed）降级到数据库查询

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