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Redis がフィードフローを実装する方法

coldplay.xixi

リリース： 2021-02-01 17:26:48

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TodayRedis チュートリアル 列では、フィードフローの実装方法を見てみましょう

1 はじめに

Moments と Weibo はすべてフィードフロー製品ですが、写真共有 Web サイト Pinterest や Huapet.com もあります。種類フォーム内のフィードストリーム製品。多くのアプリには、ニュースまたはメッセージプラザと呼ばれるモジュールもあり、これらもフィードストリーミング製品です。

コアコンセプト

フィード
フィードストリーム内の各ステータスまたはメッセージ。たとえば、Moments のステータスはフィードであり、Weibo の Weibo 投稿もフィードです。
フィードストリーム
コンテンツを継続的に更新してユーザーに提示する情報ストリーム。みんなの友達の輪、Weibo のフォローページなどはすべてフィードストリームです。
タイムライン
フィードストリームの一種である Weibo と Moments はいずれもタイムラインタイプのフィードストリームですが、タイムラインタイプは最も早く登場し、最も広く使用され、最もよく知られているため、タイムラインタイプのフィードストリームです。フィードの流れを表すために使用されることがあります。
フォローページのタイムライン
モーメントや Weibo ホームページなど、他の人のフィードメッセージを表示するページ。
個人ページタイムライン
WeChatのフォトアルバムやWeiboの個人ページなど、自分が送信したフィードメッセージが表示されるページです。

2 機能

マルチアカウントコンテンツフロー
フィードフローシステムには間違いなく数千のアカウントが存在します。、フォロー解除、友達追加、ブロックなどの操作が可能です。この条件が満たされる限り、供給流システムとして設計できます。
不安定なアカウント関係
フォローやフォロー解除などの操作により、システム内のユーザー間の関係は常に変化し、不安定な状態となります。
読み取りと書き込みの比率 100:1
読み取りと書き込みには深刻な不均衡があり、読み取りが多くなり、書き込みが少なくなります。一般的な読み取りと書き込みの比率は 10:1、または 100:1 以上です。。
メッセージ配信に対する高い要件
たとえば、友人グループにメッセージを送信した後、一部の友人はそれを見て、一部の友人はそれを見ていなかった場合、深刻な結果を引き起こす可能性があります。感情的な対立は深刻な結果をもたらします。

3 カテゴリ

タイムライン
公開時間順に並べ替えます。最初に公開されたものが最初に表示され、後で公開されたものがランク付けされます。最後に. トップはWeChat MomentsやWeiboなどと似ています。これも最も一般的な形式です。製品がタイムラインタイプを選択した場合、フィードストリームにはそれほど多くのフィードはありませんが、各フィードは重要であり、ユーザーに表示される必要があることを意味します。
ランク
通常はユーザーの好みに従って、時間以外の要素で並べ替えます。ユーザーのお気に入りが最初にランク付けされ、2 番目にお気に入りが最後にランク付けされます。これは一般に、ユーザーが多くのフィードを見る可能性があり、ユーザーがここで費やす時間は限られていると想定しており、ユーザーが最も見たい上位 N 件の結果がユーザーに選択されます。アプリケーションシナリオには、写真の共有、ニュースの推奨が含まれます、商品、おすすめなど。

4 問題点

4.1 ストレージ

このプロジェクトのフィードは比較的単純なので、類似しています。したがって、MySQL ストレージを使用できますが、フィードストリームが比較的複雑なデータ構造を持つ場合は、MongoDB や HBase など、ストレージをより便利で効率的にする NoSQL データベースを使用する必要があります。

4.2 プッシュ

プッシュスキームには、次の 3 つのスキームがあります。

プルモード

読み取り拡散とも呼ばれる、ユーザーは自分のフォロワーのフィードコンテンツを率先して取得します。
つまり、ユーザー (特に多くの人をフォローしているユーザー) が行動をトリガーすると、独自の更新をプルし、ユーザーのフォローリストを取得し、フォローリストに基づいて新しいフィードを取得します。ユーザーがフォローしている人が多すぎる場合、ユーザーのウォッチリストをクエリすると、大量のデータコストがかかります。

プッシュモード

は書き込み拡散とも呼ばれます。ユーザーがフィードを追加すると、そのフィードはフォローしているユーザーに自動的に通知されます。 (好ましい)。
つまり、ユーザーが行動 (Weibo への投稿など) をトリガーすると、ユーザー自身の行動が行動テーブルに記録され、ユーザーのファンテーブルにも対応し、ファンごとにフィードが挿入されます。ただし、10,000 を超えるファンを備えた大規模な V の場合、各ファンにフィードを挿入すると、データを保存するのに非常にコストがかかります。