本篇文章记录我们实际开发过程中，关注推送场景的个人思考，以及解析。
文章目录
- 前言
- 一、关注推送是什么？是什么是Feed流？
- 二、解决关注推送问题的技术方案
- 1.理论模型的选取
- 2.数据类型的选取
- 三、理论模型的选取
- 三、数据类型的选取
- 总结
前言
本篇文章记录我们实际开发过程中，关注推送场景的个人思考理解，以及解析，包括其设计、方案的选取，要注意点等等。 注意哦！！！本文不涉及具体代码、业务，只是写出个人的一些理解，和思路。
一、关注推送是什么？是什么是Feed流？
这里大家脑海里面可能没有太多的印象，啥也不说了，上图我们说。
大家可以看到上面这个图，这里就是随便举例去说明的。
关注推送使用场景：比如我们关注的这个人，再发动态信息的时候，我们能及时得到通知，去通知所有关注了这个用户的人，让他们都知道，那这个功能就叫做关注推送了，那它还有个名字叫做Feed流。
下面再去介绍一下什么是Feed流？
📃 ✏️传统模式：就是几年前那时候还没有什么抖音之类的，那时候我们要想获取一些信息，用户往往都需要自己去检索，通过什么搜索引擎，百度贴吧去寻找各种各样的内容，然后自己去思考、分析、鉴别，看看什么样的内容才是自己真正想要的。强调的是用户主动。
📃 ✏️ 但是Feed流则恰好相反，它不需要用户去找内容，而是由我们的应用程序，自动的根据用户行为去匹配，更适合用户的内容直接推到你面前(so：抖音的根据你喜欢刷的视频类型，主动推送同类型视频继续给你),那于是用户就减少了自己查找，还有思考和分析的这样一个过程了，可以大大的节省用户的时间！！！大家也可以写一些算法，去控制推送。
OK，到这里，大家脑海中就有一些场景了。
二、解决关注推送问题的技术方案
我个人认为需要解决下面两个问题：
1.理论模型的选取
2.数据类型的选取
三、理论模型的选取
他的实现方案有3种：
1.拉模式。
2.推模式。
3.推拉模式。
经过比对和实践，我个人还是比较建议使用推模式，下面就去介绍推模式。其他模式大家感兴趣也可以搜索一下，考虑到实际应用场景，实现难度等等问题，所以我就不介绍了。
⚠️⚠️⚠️推模式也叫写扩散，比方说现在有两个up主张三和李四，假如说有3个粉丝，收件箱还是要有的，现在呢粉丝1关注了张三，粉丝2关注了张三和李四，粉丝3也关注了张三和李四，假设说现在张三要发消息，他又没有发件箱，这里当一个用户要发一个消息的时候，这些消息，会直接推送到他的所有粉丝的收件箱里去，所以叫推模式，直接推过去了，发送消息的没有发件箱，那么这个消息就写了好几份了！他有几个粉丝就写几份，那同样李四要来发消息呢，也是一样，推送给他的粉丝,然后对收件箱里的消息做一个排序。
那这个时候我们的粉丝想要来读的时候，那直接拿到的就是完整的消息了，并且是排序好的，还不需要临时去拉取和排序了，那因此它的延时就非常的低！！！
但是呢他也有自己的缺点，你发消息的时候没有发件箱了，你不得不把这消息发给每一个粉丝，写给每一个人，那要写了好几份！所以呢这种消息的扩散方式，不是通过读的时扩散，而是在发的时候直接写给他们了，所以他就写扩散。
那正因为此呢，它的内存占用会比较高，一个消息要写n份，我们假设说这个张三是个大v，他有成千上万的粉丝，你像那个什么微博里面有些大v啊上亿粉丝，那不得了,你这一个消息发出去要保存上亿分，那就炸了！！！所以这是它的一个缺点。
✔️✔️✔️OK，解决第一个问题！！！我们推送的理论模型选取问题。
三、数据类型的选取
每当有用户发消息的时候，都要直接推送到所有粉丝的收件箱当中，那在咱们的业务当中消息动态，因此每当用户发布一个新的消息动态时，我们就应该把消息动态推送到他粉丝的收件箱，到时候粉丝一刷新，就能获取最新的信息动态。
实现收件箱那这里怎么选择数据结构呢？
在redis中List、SortedSet数据类型都可以去排序，一个按照插入的元素有序性可以满足我们这里的时间戳排序功能，一个可以按照sorce去排序！！！但是我们收件箱还要实现一个功能就是可以实现分页查询！！！那我们知道，分页往往要指定起始的角标 ，算出来我从哪开始到哪结束！那我们的redis里的list是一个链表,它底层是有角标的，所以说它是可以按角标查询的！因此呢它完全可以实现分页查询！！！而我们的SortedSet它没有角标！不过呀，SortedSet他在排序完成以后！它有一个叫排名的概念，就是你是排第一名还是第二名，第三名，它是可以按照排名作为查询条件的，他排名它是从零开始，0、1、2、3、其实跟角标一个效果呀！！所以说他也能实现分页！！！ 这个其实就是用到其数据结构的特点，所以大家一定要熟练掌握，才能更好的应用。
在Feed流当中我们的数据是会不断变化的，因为不断的有人在发新的消息，于是呢就会不断的消息进入到我们这个队列里，那么这个排名啊就会不断的变化，那因此角标呢也在变化，这时候如果你还是采用传统的分页模式，就有问题了！！！由于数据变化，你在读取某一段数据之后，这个时候又插入新的数据，这个时候角标又发生变化了，你在按照之前的角标读，就可能存在重复读取的情况！！！如下图：
滚动分页模式：其实就是记录每一次查询的最后一条，下一次呢从这个位置开始查，这就叫滚动分页了。他的查询不依赖角标！！！
因为我们这里的顺序是有序的，所以说我们完全可以按照顺序,每次记住最后一条是什么，下一次从它往后查！！！你这个每次记住上一次查询的最后一条，那我查询的开始位置也要记下来！！我们是倒序从大到小,那我们查询的开始位置,完全可以把起始的这个id，指定成无穷大或者说时间戳也行。这也就变成了，不是按照角标查询！！！
所以这就是滚动分页的实现原理，这是因为他的查询不依赖于角标，所以呢他就不会Feed的流中数据变化、角标变化带来的影响。
⚡⚡⚡上面一段话，要明白，这个对于我们理解下面数据结构的选取非常重要。
我们的List结构支持这种滚动分页吗？ 显然不行！因为在List里我们查询数据，只能按照角标查询，所以说呢List不支持滚动分页！！！而SortedSet它会按照score值排序，然后有一个排名，如果你按照排名查询，那跟角标查询没什么区别！！！但是呢我们的SortedSet，还支持按照score值范围进行查询，那我们的score值就是我们时间戳，我们把时间戳按从大到小的顺序做个排列，每一次查询的时候，我都记住最小的那个时间戳，然后下次查询时我再找比这个时间戳更小的，这样就实现了滚动分页了，那数据呢也就不会重复了，那么因此最终胜出的是SortedSet！！！！所以我们采用的是 SortedSet数据结构！！！
⚠️⚠️⚠️所以大家记住了，如果你的数据会有变化的情况下，那尽量不要使用List这种队列去做分页，而是使用SortedSet，那同样你以后做排行榜的话，你也要注意这一点！！！利用的就是其数据结构的特性！！！
OK，到这里！！！我们的数据结构确定了，选择SortedSet数据结构！！！！
✅✅✅ok，到这里我们，理论模型的选用推模式，数据类型的选用SortedSet数据结构，至此我们关注推送模式其实2个核心东西全部确定了！！！
总结
注意哦！！！本文不涉及具体代码、业务，只是写出个人的一些理解，和思路。
根据上面的思路，其实结合我们的业务，可以去完成对应的代码设计，代码这一部分其实就要看个人了，下一节的话，我会给我我的代码，供大家去参考的，这一节内容过多，就不展示自己写的代码了。
感谢大家的支持！！！
