Feed系统架构资料收集

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suboysugar 2015-02-01 22:53:00 浏览486
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最后这篇文章写得很不错的,也基本讲清楚了Feed系统的方方面面的考虑了,基本涉及到了一个Feed系统从小发展到大的全过程了!还没有完全领会到它为用Cassandra替换Redis的理由,或者他还是考虑把Casandra的作为半缓存的结构来替换的,加大Cassandr的内存,可以缓存大量的热数据,当然它的好处是冷热数据都可以完美的持久化,但是数据的一致性处理起来有些麻烦,毫无疑问他会是采用R+W>N的模式,但是无论写多份还是读多份都是有些难于取舍的,Feed系统的写入量本来就很大,如果写入多份的话会大大降低写入的性能,另外,存在Feed的系统,无一例外的是Feed都会是全系统的核心,提高读的性能会大大提高用户的体验,如果读取的时候读多份数据会相对降低性能,到底取舍哪一个呢?我这里光是凭空想象,无法取舍,具体还可以看性能测试来说法,如果有同学做过这方面的压测,还望留言告知下!
 
腾讯微博主要使用拉模型,只有未读的微博数是使用推得模式实现的!拉模型的问题在于一个人跟随了几百或者上千的人的时候,去看关注的人所发的消息要进行多个层次的Map/Reduce才能得到结果,需要非常高效的获取最新Feed的方式以及快速的聚合算法,只用Memcache\Redis之类的从性能上是比较难于实现的,需要从数据层面或者是缓存的层面都进行聚合,再在应用层面进行聚合,技术难度比较大!这个模式属于知易行难,绝大多数公司不具备构建基础设施的能力!

新浪微博使用推拉结合的方式,大号不推送,小号则推送,看Feeds的时候,需要将推过来的Feeds索引数据与关注的大号的Feed进行聚合,小小的牺牲下拉的性能一下子就将大号的推送问题解决掉了!

对于稍微小些的网站,比如Pinterest和花瓣都使用推的方式来实现,PInterest的直接在Redis中保存500个最新的索引信息,使用Python脚本定时来扫描,保证缓存的索引信息始终只保存最新的500个,老的信息则直接丢弃掉,花瓣则将老索引存储到LevelDBA中去了!

Pinterest网站的内容信息缓存在memcache中,关系信息则缓存到Redis中,持久化方式保存!对于那种大号的粉丝,亦或是关注的人数太多则需要将关系数据拆分之后再缓存起来,对于动态变化的部分则需要独立存放,在使用的时候需要将两部分数据聚合,在可变部分达到一定长度的时候,需要与不变的部分进行合并!

当然推送的时候,所有的网站都使用异步的方式来实现!

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