解决方案:全网最好的高并发微博架构设计实现和落地

在现代社交网络或是类似的应用里，查询效率成了至关重要的因素。众所周知，当follower和attention的访问量相当时，按照常规方式拆分，往往会导致一半的场景效率低下，这确实让人感到挺烦恼的。

数据库垂直拆分的必要性

遇到查询效率不高的问题，迫切需要实施数据库的垂直拆分。以处理社交关系数据为例，若将所有数据直接存储在一张表中，就如同将各种物品随意堆放。一种解决办法是将数据分成follower表和attention表，分别记录用户的关注者和被关注者。这样做能显著降低数据混乱，为提高查询速度打下基础。垂直拆分使得数据分类管理更加高效，便于对各类数据进行针对性操作，就如同将复杂的任务分解为多个小部分。

接下来进行的是水平拆分操作。这是在垂直拆分之后，为了进一步提升效率而采取的措施。为何要进行这一步？尽管已经进行了垂直拆分，但对于那些热点用户来说，在follower表中执行count查询依然存在难题。通过水平拆分，我们可以根据userId对follower表和attention表进行再次优化，就好比为每位用户的数据建立了更加细致的分类架构，这样一来，查找和管理数据就变得更加便捷了。

查询服务能力面临的挑战

用户在浏览详细信息时，relation页面总会带来新的挑战。每一次展示，我们都需要对每个follower或attention进行info表的单独查询。这就像在庞大的仓库中逐个寻找小零件。结果就是，info表的查询服务能力无法随着分片数量的增加而线性提升，效率显著下降，用户体验也因此受损。这就像汽车油门踏板出现问题，即便发动机性能再出色，汽车也无法快速行驶。

首页消息拼装环节问题频发。若首页显示100条消息，便需通过for循环逐一处理每条消息。每条消息还需进行四次Redis访问以完成拼装。这一过程耗时颇长，大量时间都耗费在了拼装环节上。

Push模式实现的困难

Push模式有其独特优势。它能将用户的新帖子推送到关注者所在的数据库分片，使得关注者在浏览时能直接查询到存储在自己分片上的数据。然而，这种模式并非无懈可击。比如，当A用户关注的B用户发布或删除帖子时，不仅需要对B用户的帖子表进行处理，还必须对E用户的动态表进行插入或删除操作。这样的操作很容易引发数据混乱或缺失。就好比一条链条，一旦某个环节出现问题，整个链条都会受到影响。

Pull模式的优势

Pull模式简单多了。它无需额外创建timeline表，用户的帖子维护直接在post表和缓存中进行。这就像选择了条直通的小径直达目标，无需绕行那些曲折复杂的大道。这种模式简化了操作流程，降低了数据处理中出错的风险。

缓存策略的应用

不同数据类型对应着不同的缓存工具。简单数据类型，比如只涉及get和set操作，不涉及特殊计数，Memcached是个不错的选择。它就像个小帮手，处理这些数据时迅速响应。而像用户关系的复杂集合数据，比如关注列表、分组、最新粉丝列表等，需要分页获取和关系计算，这时Redis就变得特别有用。这就像为各种工具找到了它们最适合的应用场合。

数据存储与更新方式

在数据存储与更新领域，inbox和OUTBOX有其独特的处理方法。inbox通过访问者的唯一标识符UID来构建键值，更新数据时，必须先从本地获取数据，完成变更后，再将数据更新至异地缓存。这相当于在两地间传递信息，并确保信息准确无误。OUTBOX缓存层则直接将用户发布的普通类型feedID进行缓存，并以发布者的UID作为键值。这种构建和操作方式，都有助于提升数据管理的效率和查询速度。

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