微博和知乎中的 feed 流是如何实现的

在微博中每个人关注的人会成百上千，在知乎上关注了人还关注话题关注特定主题，这些feed的输出，如何能有效降低系统查询负载，特别是知乎上feed流的结果还需要特定排序。不知道这些都是如何优化的，能否指点一二？修改

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按票数排序按时间排序

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冯世鹏，知乎工程师

石佛慈悲、止戈、Cassie 等人赞同

谈谈知乎的Feed。

虽然我不是技术大佬。

简单来说，Feeds这块主要包括两块内容，就是生成feeds和更新feeds。生成feeds是什么意思呢，比如我们已经关注的人做了特定操作，我们需要把这些活动加入你的feeds，让你接收到。更新feeds包括的内容比较多，一种就是你关注点做了更新，比如你新关注了一个人，需要把他的活动加入已有feeds，与此类似，取消关注也一样；另一种就是你的关注点做了一些更新操作，比如你关注的一个人取消关注了一个问题。

我们先来谈feeds生成，用户A做了某操作，比如关注了一个问题，这时候我们首先找到用户A的所有关注者，然后给需要推送的关注者推送此操作，大家可以把每个人的feeds简单想象为一个有序列表，推送很简单，就是在每个人的列表末尾添加这个操作。怎么样，是不是很简单，:)

然后我们谈feeds更新，第一种情况和第二种情况其实都是一样的，我们需要针对这些活动更新来更新feeds，比如我们新关注了一个人，这时候我们需要取出此人的活动历史，然后按照时间顺序把这些历史塞到你的feeds中。此操作的复杂度会比较高，需要使用合适的数据结构来达到最佳性能，目前是O(log(N))。

当然，真实情况并没有这么简单，还有很多其他逻辑和注意点，比如我们的feeds需要对多人做同样的操作做合并（大家可以自行把以上的feeds有序列表变为有序集合），同样的内容的创建时间是要按最新操作的时间来计算的，一个人连续做很多操作需要对操作做合并等。所有大家看到的feeds相应的存储考虑到性能都会使用内存，除此之外所有的操作都需要做持久化存储，否则我们也就没法更新feeds了:)

下面我们谈谈这里面的技术挑战和相关技术，此部分与知乎目前的技术决策和使用技术无关，我给大家分享几个国外团队的工程决策和他们的优化手段。

先来谈谈strava，他们使用了Kafka分布式发布订阅消息系统，这个系统用来事件(event)发布，还使用了Storm分布式实时计算平台，这个计算集群会订阅Kafka的事件，然后完成相应的处理，在这块他们做了一个优化，就是一个事件不会推给所有关注者，只会推给活跃的用户（如何判定一个用户为活跃的，这就看实际情况和数据自己优化了）。

然后再来谈谈Instagram，他们产品的读写比例达到了100：1，事实上大部分互联网产品都是这样，所以这也是推技术更合适的原因，推一次开销可能大一点，不过推（也就是写）发生次数大大少于读，因为有些大牛关注者非常多，达到几百上千万，为了进行可靠地推，这个过程都会异步后台执行。同样，我们需要一个任务调度器和消息队列，任务调度他们选用了Celery，下面需要选择一个消息队列，Redis依赖订阅者轮询，不自带复制备份，而且强依赖内存是个硬伤，不合适；Beanstalk其他方面不错，可还是不支持复制(Replication)，弃掉；最后他们选用了RabbitMQ，快，高效，支持复制，而且和Celery高度兼容。

接着谈谈Pinterest，重心在于创建一个智能化的feed，也就是feed会包括一些热点和推荐，而且会根据特定算法来排序。当事件发生后，会经过一系列流程最后才进入用户的内容feed，首先经过智能feed worker来处理，这些worker会接收事件而且根据特定用户给事件打分，然后这些事件会被插入到一个排好序的feed池中，不同类型的事件会被插入各自的池中，目前他们使用HBase的基于key的排序实现了此优先队列，接着智能feed内容生成器接手了，它会从几个池中根据策略取出feeds甚至剔除一些feeds，最后面向用户的智能feed服务会整合旧的feed和新生成的feed，展现给用户看到的Home
Feeds。

最后简单谈谈Facebook，用户量大了之后对工程团队要求会更高，每个facebook用户都会有一个属于自己的独一无二的动态生成的首页。很多团队都会用用户ID为Key来把feeds存入Key-Value存储系统，比如Redis，问题是通过网络连接做远程过程调用非常慢，无法满足实时性的要求，所以facebook团队也开始使用了嵌入式数据库，他们也开源了自己在用的RocksDB。

这些内容都在他们的技术博客里面有提到，链接在这里：
Strava Engineering
How Instagram Feeds Work: Celery and RabbitMQ
Making Pinterest
https://www.facebook.com/notes/10151822347683920/

就像电影特效是为剧情服务一样，技术是为产品服务的。针对不同的业务场景，适合的技术也是不一样的。随着产品的调整和业务规模的扩大，相应的技术都会做进化和调整。针对不同的难题，需要提出不同的技术方案，feeds的生成也是这样，如果有必要，我们也会对这些方案做调整，目的都是一样，那就是又对又快又稳定。

如果有什么错误，希望大神指出。如果有更好的方案或者建议，欢迎交流。

编辑于 2014-11-05 6
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ganxious
ganxious，信可乐也

CoderRobin、郑毅 赞同

先不考虑数据的物理分布，仅讨论下业务的设计。

有三种基本思路：

思路1，产生的所有动态，都在同一条索引上，上面承载所有的更新，以及读取。每个用户都有自己的filter规则，这个规则包括「屏蔽了谁，关注了谁，屏蔽了哪个问题」。

用户在读取feeds，便是使用自己的filter，按照时间顺序，从头遍历这个索引，直到得到足够的条目。

优点：业务逻辑上是最清晰，性能稳定。

缺点：技术难度最大。

思路2，读扩散。

每个人有自己产生的feeds队列，打开自己的首页时，按照自己的关注列表和屏蔽规则，去读取其他用户的feeds队列，然后汇总、排序。

优点：实现最简单，关注列表 敏感性最高。

缺点：性能最差，而且差的很稳定。

思路3，写扩散。

每个人有自己的产生的feeds队列和 待读取的feeds队列。每个用户产生动态时，压入到关注者的 待读取feeds队列，压入前，需要根据屏蔽规则来判断下是否要压入。

优点：每个用户页面打开的速度是最快的，性能最高。

缺点：关注列表变化时，敏感度略低，但读取队列的时候，再根据规则过滤一遍，也没啥太大问题。

个人推荐：思路1 。

根据个人的简单测试，知乎的首页，貌似是 思路3+思路2 。

猜测的理由：

1-当我取关时，刷新，页面还会有这个用户的动态，所以 思路3的可能性很大。

2-当我新关注一个人，刷新，页面上会有这个用户的动态，可能针对最近产生的关注行为做了特殊处理，少量的做了读扩散。

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update at 2014-12-08

我今天偶然的发现，我关注的某些人的回答，是没有出现在我的首页的。

我反复对比过，估计 大概是4天前的4、5条动态，没有出现在我的首页。

根据这个现象，知乎的首页应该是 写扩散更多些。

而且，在写扩散的时候，貌似写失败了，就拉倒了。

编辑于 2014-12-08 5
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咚咚，诗书继世长

早在人人火了，UChome出来的时候大家就在研究各种feed流的实现，到微博这会儿应该已经没啥人在讨论了，各种推和拉模式，网上搜搜就知道了。

关于排序又是另一个问题了，这个方面大家都在探索吧。