timeline feed 系统设计02 - feed发布与订阅的优化

TTfanss:
如果一个用户，关注了几千人，都是大V。用这种推拉结合的方式，难道要查几千个rpc吗？这就退化成读模式了吧

【回复】回复 @嘀咕皮辣椒红 :1. 怎么没有几千个，粉丝上百万的用户都不知道有多少，基本上你打开微博刷一下，下面每一个内容的发布者都有上百万粉丝，而你发生的关注行为极大概率发生在这部分大V用户上。 2. 一个普通用户他关注的人里大部分是大V的概率远大于大部分是非大V用户的概率。至少我的微博里关注的人大部分都是几十上百万粉丝的，我都不是什么活跃用户了尚且如此，而且微博会老是让你关注一大批大V之后再进入微博（相信你如果使用过微博一定知道这个推荐关注的机制） 所以说真实场景当中，一个用户关注的大多数用户为大V的情况非常普遍
【回复】回复 @硬核课堂 :感谢回复，我在说下我的困惑：微博就是可以有上千的关注数量啊，为啥不可能出现这种场景。然后这种场景，拉用户关注列表，关系服务一次rpc 返回的关注用户id 数量肯定有个上限，比如100个，那就是会有几十个rpc 。还要对于已关注的人拉他们的最新内容，再聚合。感觉很复杂，且不好分页
【回复】首先这种情况基本不存在，其次是不会🈶️几千个rpc ，查询会按user id分片，rpc的数量仅与机器的数量相关，就如resis 分布式场景下的mget