好友动态的实现原理

今天准备跟大家聊的一个功能就是：好友动态功能。听起来好抽象，有木有~~ 那说直白一点：微信朋友圈。这下听懂了嘛？

我们现在好多软件都有一个类似朋友圈的功能：微博、微信、QQ…… 只要涉及到好友、粉丝这样的app或者是网站，一定有这样的一个功能。那这个功能是怎么样来实现的呢？

其实，这个技术已经非常的老了…… 估计快7-8年了。那个时候有一个网站还非常流行，他叫：开心网。大家都在偷菜、抢车位，然后你的好友动态里就会出现“xxx又抢了车位”这样的信息。那会儿老王在贴吧，产品经理要求做一个叫做i贴吧的产品（不知道有没有人知道或者能记得），其中一个类似这样“xxx又发了一个贴子”的功能。同时代的，微博、微信等等纷纷拥有这些功能。这看起来就是一个烂大街的功能……后来到了百词斩，要求做一个好友动态的功能，看起来就完全是同一个功能的翻版。

那这个烂大街的功能是怎么样实现的呢？等老王慢慢道来。

1、基础逻辑

如果你有N个好友，当他们其中有K个人发出了新的信息，你就可以看到按时间倒序的排列的动态。

有些时候，还会根据业务的要求，将某些动态信息进行合并，比如：某几个人都回复了同一个贴子，就可以合并为，“xx1, xx2, xx3都回复了yyy发的贴子《老王真帅》”。这样就使得动态消息看起来不是那么冗长繁杂。

好了，基本逻辑描述了这么多，想必大家都已经心领神会。几个必要的点：

A、好友间的关注关系：单向关注一般称为粉丝；双向关注一般称为好友。为描述简单，统一称之为好友的关注关系；

B、好友产生动态：好友做了需要记录和展示的动作；

C、动态的聚合：多个好友产生的动态需要合并后展示。

2、实现的原理

那具体怎么样实现呢？有几种方法，我们一一来介绍。

A、推送到信箱。

这个是最容易想到的实现方法。假设我有一个信箱，如果我的好友，每次发新的动态的时候，都将他们的动态放一份到我的信箱里。这样，我每次去信箱里看的时候，就能从上到下看完所有的好友动态。

上图演示的就是有新动态的好友将新的动态推送到我的信箱。因为整个过程是信息产生者主动发送的过程，所以这种方式我们就叫做推(push)，这是一种主动的行为。

优点：

那这种方式最明显的优点就是：

a、逻辑简单。这个可以用非常简单的伪代码来表示。

foreach (Follower f in followerList)

{

f.mailbox.add(myMsg);

}

b、新动态信息显示及时。在数据量不大的情况下，基本上可以做到实时或者是准实时。这边儿动态一发，那边就可以显示出来。

不过这个方法的问题也比较明显。比如，有一个明星，他有上千万的粉丝，如果他发一个动态……就只能呵呵了。我们简单算一下，如果每个动态推送给好友的时间假定为1个毫秒，那么1000万条动态顺序推送的话，就需要1ms * 1000w = 1ws 约等于 3个小时。

也就是说，我们的系统什么事情都不做，在保证效率足够高的情况下，将这条动态推送给这个明星的所有关注者，需要3个小时。也就是说，最后一个粉丝要动态发生后3个小时才能看到。这个时效明显就失去了动态这个产品的意义了。

那对于这个算法，我们有什么改进的方法嘛？

当然有（不然老王怎么往下讲呢，对不对）！既然串行（一条条的）推很慢，那我们就让推这个动作并行起来。因为推这个动作消耗主要在网络上，而对于推送的机器来讲，cpu消耗是很低的，所以我们可以通过增加线程的方式，来提高推送的并行度。比如，开10个线程来推，这样我们所花的时间是不是就接近于原来的1/10了呢？

不过，如果有很多明星都同时发动态，我们的线程估计就要爆掉了。那又有解决方案没有呢？那肯定也是有的。既然这个地方会卡在同步的发送上，我们是否可以用异步的方式来推送呢？还记得分布式系统嘛？还记得我们的Message Queue嘛？我们就可以用这个系统来解决我们的问题。

当某一个朋友发送了一个新的动态，我们就将这个动态放到一个入口的发送器里（Poster），这个发送器立刻将这个动态转发到传送的Message Queue（trans-mq）。trans-mq是多层级联，根据实际用户量来计算。最后一层的mq是用来做实际更新的（update-mq）。每一个负责一组用户的更新，将相关的动态塞到需要管理的那组用户的信箱里。

比方一个update-mq管理100万用户，那么我们如果有1亿用户，就只需要100个这样的update-mq，可能就只需要一个trans-mq。当某一个明星有发送新动态的时候，他的1000万粉丝散落在这100个update-mq管理的群组中，每个群组平均就只有10w个粉丝。如果写入每个mailbox还是1个毫秒，那么10w个粉丝就只需要100秒（大概2分钟）。这样，我们就把一个需要几小时处理完成的工作，变成了需要1-2分钟需要做的工作。为什么呢？因为他们并行起来工作了！

那是不是就完结了呢？并不是！如果发送的信息违反xx规定需要删除怎么办呢？有两种方式：

a、同样的流程还需要走一遍：将删除操作推送到各个信箱；

b、全局增加一个删除位，记录所有删除过动态：用户请求的时候，将动态id去这个删除系统里面查，看看是否有删除过。如果有，则过滤掉已经删除的动态。

好了，以上就是推送到信箱这种方式的工作原理和优化，怎么样，看懂了嘛？

B、用时再拉取

这第二种方式呢，实际就是一种懒人模式（lazy mode）。他究竟有多懒呢？真的，很懒。如果你的好友发了动态，你永远不登录，这个动态就永远不会推送给你。只有你登录到动态页面，系统才会懒洋洋的把你的好友的动态抽取一遍。

上图大体描述了这个动态获取的过程：

a、用户进入到动态页面（比如：朋友圈）；

b、获取好友列表；

c、把好友的动态按时间倒排并展示。

大家注意到没有，整个过程中，用户已经没有了那个mailbox，取而代之的是动态的去拉取好友的信息。相对于之前聊的主动推送而言，这个就是一个被动的拉取过程。

由于是这样的一个工作模式，所以他有他的优点：当我关注了多个大V的时候，这些大V发动态不再主动推送给我，所以就避免了上千万次的主动推送过程。转而是用户浏览的时候再去获取。这使得我们的系统不会因为大V发动态而变得忙碌。

不过，如果我们的登录用户很多 && 他们都关注了很多其他用户，我们的系统就会有很大压力了：因为，他们要动态获取被关注者的信息并且做聚合。那我们有哪些办法做优化么？来看老王的才艺展示：

a、限制关注的数量：大家可以看到，好多的动态系统一般都限制用户添加好友或者关注的数量。其中有一个原因就有可能是采用了这样拉取动态的手段。限制用户关注量以后，我们系统在合并的时候，就可以减少合并的数量，从而提升效率；

b、为每个用户建立动态的缓存：我们可以给每个用户建立一个动态的cache，如果关注他的人取拉取他的动态，就不用每次都从磁盘（或者数据库）拉取，而直接从缓存中获取。从而提升拉取的速度；

c、为聚合后的动态建立缓存：还是缓存方案，不过这次针对的不是产生动态的人，而是浏览动态的人。一旦拉取过一次以后，我们就将聚合过后的数据做一个缓存，下次再刷新的时候，就直接可以从缓存中获取（特别适合那种手不停的下拉刷新朋友圈的人~）

d、建立时间更新表：这个是个什么东东？如果我关注了500个人，如果平均每个人有10个动态，那一次给我5000个动态，对于我来讲，我会疯掉……所以，其实从产品上讲，没有必要将所有被关注者的动态都获取来展示，对吧。比如，我们可以获取最近有更新的20个或者50个被关注者，将他们的动态拉取做展示，对于绝大多数情况就非常适用。那种长期不更新的人，也没必要看，对吧~ 所以，我们可以为每个被关注者建立一个最后更新时间表，然后获取动态前，先看看哪些最近有更新，然后只拉取这些有更新的用户的动态做合并排序就可以了。

好了，动态用时方去拉，这种方法就差不多说到这儿。看懂了么？

在具体设计这个系统的时候，最好是根据产品业务形态、用户的数据规模等等综合来判断和考虑。两种方式各有优缺点，实现的成本也因规模不同。

a、如果规模小，用最简单的推就可以了；

b、如果规模中等，用简单优化过后的拉也可以了；

c、如果是规模比较大，可以适度考虑优化过后的推或者拉，甚至推拉结合。

没有一个完美的架构，只有更适合业务的方案。所以，一切都取决于你的选择~

好了，今天就到这里吧~

关键字：产品设计, 设计师, 产品经理, 设计文章

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