Feed流系统深度重构：优化架构设计与实现策略

Feed流系统重构：架构篇

在当今移动互联网时代，Feed流产品已成为各类应用的标配，如微博、微信朋友圈、头条资讯推荐等。Feed流系统的核心在于持续更新并呈现给用户内容的信息流，每个用户都能在其关注页或朋友圈中看到最新的动态。然而，随着业务的发展和用户规模的扩大，原有系统架构可能面临性能瓶颈和代码维护困难等问题，这时就需要进行架构重构。

一、背景与挑战

一个典型的Feed流系统可能面临以下挑战：

性能瓶颈：随着用户量和数据量的增加，查询速度变慢，用户体验下降。
代码腐化：原有代码可能因多次修改和新增功能而变得难以维护。
扩展性差：系统难以适应新业务和新功能的接入。

例如，一个家校朋友圈应用，服务端代码已有四年历史，随着人员变动和不断的新功能添加，代码可读性越来越差，查询效率低下，DBA反馈SQL频繁超时。这时，重构就显得尤为必要。

二、重构目标

在进行重构前，需要明确目标，以确保重构的有效性：

功能模块化：便于扩展和维护。
灵活扩展Feed类型：支撑新业务接入。

三、重构步骤

1. 梳理业务与模块拆分

首先，需要梳理朋友圈业务，将单个家校服务端拆分成多个模块。例如，可以拆分为两个模块：

space-app：提供REST接口，供APP调用。
space-task：推送消息，任务处理。

2. 分库分表设计

由于Feed表数据已达两千万，Feed详情表达七千万，为了提升查询效率，需要进行分库分表。考虑到数据写入量每天才两万，因此选择分表策略。

复制代码

sql复制代码

|---|---------------------------------------------------------------|
| | -- 示例：创建Feed表（简化版） |
| | CREATE TABLE `t_feed` ( |
| | feedId` BIGINT NOT NULL PRIMARY KEY, `` | | | userId BIGINT NOT NULL COMMENT '创建人ID', `` | | | ```content TEXT, | | | ```recordStatus` TINYINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '记录状态' |
| | ) ENGINE=InnoDB; |

为了提升数据库表设计效率，需要整理核心接口调用存储过程逻辑，并去除存储过程。在设计表时，需要考虑shardingKey冗余。

3. 架构设计

在梳理业务和设计数据库表的过程中，并行完成各个基础组件的研发，包括：

分库分表组件
Id生成器
Spring Boot Starter
RocketMQ Client封装
分布式缓存封装

在选择分库分表方案时，可以采用ShardingSphere的sharding-jdbc，因其轻便简单且原理易于理解。

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java复制代码

|---|----------------------------------------------------|
| | // 示例：Sharding-JDBC配置 |
| | ShardingRule shardingRule = new ShardingRule( |
| | shardingRuleConfiguration, |
| | customShardingConfig.getDatasourceNames() |
| | ); |
| | DataSource dataSource = new ShardingDataSource( |
| | dataSourceMap, |
| | shardingRule, |
| | properties |
| | ); |

分库分表的核心算法包括DataSourceHashSlotAlgorithm和TableHashSlotAlgorithm，这两个类的核心算法基本是一样的。

4. 数据存储与查询优化

Feed流系统的数据存储设计主要包括三个部分：

Feed存储：用户发布的内容存储，需要永久保存。
关注关系存储：用户之间的关系存储，控制用户能够看到Feed的范围，同样需要永久保存。
收件箱：用于Feed流展示，可以理解为是一个收件箱，关注的人发布了Feed，就要向其中投递。可以根据业务场景保存一段时间内的内容，冷的数据可以进行归档或直接删除。

sql复制代码

|---|------------------------------------------------|
| | -- 示例：创建收件箱表（简化版） |
| | CREATE TABLE `t_inbox` ( |
| | id` BIGINT NOT NULL PRIMARY KEY, `` | | | userId BIGINT NOT NULL COMMENT '收件人ID', `` | | | ```feedId BIGINT NOT NULL COMMENT '内容ID', | | | ```createTime` DATETIME NOT NULL |
| | ) ENGINE=InnoDB; |

查询优化方面，可以采用ES（Elasticsearch）进行模糊查询，并通过MQ（Message Queue）消息形式，将数据同步到ES，这种方式虽然稍有延迟，但延迟可控且可接受。

四、总结

Feed流系统的重构是一个复杂而细致的过程，需要综合考虑业务需求、性能瓶颈、代码可维护性和扩展性等多方面因素。通过模块化设计、分库分表、基础组件封装和查询优化等措施，可以显著提升系统的性能和可维护性，为业务的持续发展提供有力保障。

在重构过程中，务必遵循"不要为了重构而重构"的原则，确保重构工作能够切实解决核心问题，提升系统整体效能。