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Solution A：拉模型（Pull Model）
主动型的模型。当你打开微博，查看自己的新鲜事订阅（其它你所关注的用户发的微博）时，系统会先去取出你所关注的的用户列表，再分别把这些你所关注的的用户的时间线上的微博取出来，最终按时间执行归并排序，返回给你所需要的新鲜事订阅。
当你需要获取新鲜事列表时，系统是去你所关注（Follow）用户的时间线列表，拉取你所需要的新鲜事。
- 用户打开新鲜事列表，获取所有关注的其他用户
- 获取这些用户时间轴中的前 100 条新鲜事
- 将【2】中取到的新鲜事，按时间排序，合并成为一个 100 条的新鲜事列表（K 路归并）
复杂度
假设该用户关注了 N 个用户：
100*N次DB读 + N路归并 = 100*N次DB访问 + 100log(N)内存处理
一般内存处理的时间<< DB 访问时间，因此可忽略不计。【拉模型】下，若用户发布了一条新鲜事，会发生啥?
该模型下，用户发表一条新鲜事，只需在用户自己的时间轴中插入一条数据，即执行一次DB写。
伪代码
// 获取新鲜事列表
public List<Feed> getNewsFeed(request) {
List<Feed> followings = db.readFollowings(request.user);
List<Feed> newsFeedList = [];
followings.forEach(f -> {
List<Feed> feeds = db.getTimeLine(f.to_user, 100);
newsFeedList.push(feeds);
});
return K_sort(newsFeedList);
}
// 发布新鲜事
public String postNews(request, content) {
db.insertNews(request.user, content);
return "success";
}
缺陷
当用户想拉取自己订阅的新鲜事list，需执行较多DB操作，用户需等待这一系列 DB 操作执行完成，系统才会将新鲜事list返给客户端显示，对于用户就得等待较长时间。
Solution B：推模型（Push Model）
系统为每一个用户都维护了一个新鲜事列表，当某用户发了一条新鲜事，所有关注该用户的新鲜事列表里都会被插入一条该新鲜事；当一个用户查看自己订阅的新鲜事列表时，仅需从自己的列表中取出前 K 条新鲜事即可。
算法描述
- 为每个用户建立一个存储他的新鲜事的列表，列表中只包含他所关注的用户发布的新鲜事
- 当某个用户发布新鲜事后，会将该新鲜事逐个推送至每个关注他的用户的新鲜事列表
- 当用户需要查看自己订阅的新鲜事列表时，只需按时间顺序，从该新鲜事列表中取出
复杂度分析
当用户在刷新自己订阅的新鲜事列表时，只需1次DB读取。
当用户发一条新鲜事，若该用户被 N 个用户关注，则需执行 N 次 DB 写入。
在用户请求到达服务端后，服务端可先返回给用户“已发送成功”消息，用户无需等待所有数据插入完成，该操作可在系统异步执行，即【Fanout】：
假设现有四个用户之间好友关系如下：
张东升在 2020 年 06 月 20日 8：30 发一条新鲜事：“一起去爬山啊！”，此时新鲜事数据库表数据如下：
老陈发了一条新鲜事“今天碰上一个臭小子！”
严良发了一条：“我爸爸在哪呢？”：
朱朝阳结束了疲惫的一天发了条“终于记完了今天的日记。”：
基本伪代码：
// 获取新鲜事列表
function getNewsFeed(request) {
return db.getNews(request.user);
}
// 发布新鲜事
function postNews(request, content) {
db.insertNews(request.user, content);
AsyncTask.asyncExec(request.user, content);
return "success";
}
AsyncTask.asyncExec = (user, content) => {
let followings = db.readFollowings(request.user);
followings.forEach(f => {
db.insertNews(f, content);
});
}
缺陷
- 浪费DB空间： 同一条新鲜事会在数据表中存储多条，尽管这问题可通过在 fanout 的表中，只记录新鲜事 id 来优化，但是相比较而言，这一方案是更浪费DB存储空间
- 新鲜事更新可能会不及时： 如一个明星有 1M 粉丝，整个 Fanout 的过程可能要持续相当一段时间，有些粉丝可能已经收到这个明星发布的新鲜事，但是有的粉丝可能半小时后才收到，影响用户吃瓜的体验！
