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 | 1 Mitt 2021-02-13 04:45:00 +08:00 via iPhone 这点量还不成问题吧，做好索引就行了 |
 | 2 js8510 2021-02-13 08:27:49 +08:00 如果是纯考虑 sql 数据库的话，假设考虑用户访问同一个 DC： （ 1 ）做一些 sharding 这样可以并发 select 请求。 (2) 做 replicates， 一个 master write only 然后 replicates read-only. 因为“动态” 听起来对一致性要求不高，而更在乎 延迟 (3) sql 数据库里只放纯 metadata(id, e.g topic id, item id, post id etc) 这样可以减少 DB read/write bandwith cost 把具体内容的分发剥离出去 暂时考虑这么多。 一个很好的演讲全面的介绍了 Twitter 的很多年前的解决方案。 Operations at Twitter: Scaling Beyond 100 Million Users": &t=1s |
 | 3 sugarkeek 2021-02-13 08:48:05 +08:00 10 万不多吧，又不是同时十万个人关注，淅淅沥沥的那几个量，常见的数据库都没啥问题 |
 | 4 owenliang 2021-02-13 10:38:41 +08:00 via Android 实际工程上会用 hbase，现在也可以看看 tidb 了。 |
 | 5 hantsy 2021-02-13 11:29:20 +08:00 用 key/value 数据库啦，我是搞不懂为什么国内都是喜欢什么东西都是往 RDBMS 里面塞。 |
 | 6 BiteTheDust 2021-02-13 12:35:32 +08:00 有一种做法似乎是 维护用户的时间线 在一个人发送了动态后向所有关注者的时间线插入数据 |
 | 7 love 2021-02-13 12:40:00 +08:00 老问题了，一搜一大把。有推和拉二种，一般用推是保险做法，用拉以后可能会出大性能问题。 |
 | 8 areless 2021-02-13 15:56:13 +08:00 via Android in 配合 exists，在大用户上使用 exists，10 万用户应该扛得住。不要给页码，只有上一页下一页以及超时直接抛错，慢查询独立处理。 |
 | 9 buliugu 2021-02-13 23:41:15 +08:00 新浪微博貌似是大规模使用 redis 的 |
 | 10 chengxiao 2021-02-14 19:27:49 +08:00 印象中 KV 数据库在国内大规模的兴起和使用,就是因为社交网络 |
 | 11 hambman OP @BiteTheDust 恩，这个是“推”模式，用户少的时候也可以。 |
| 12 hambman OP |
| 13 hambman OP @love 恩，我查询了一些经验。我理解是反过来？如果一个用户有 1 万人关注，他每发一条帖子数据库要插入 1 万条记录？ |
| 14 hambman OP @areless 请问不给页码的优势是？我实现上一页，下一页，是用?page=(n-1) 和 ?page=(n+1)的方法，和页码本质是一样的，有更好的方法吗？ |
| 16 love 2021-02-15 09:04:27 +08:00 via Android @hambman 对呀，现在有每个人有个接受邮箱，大 V 发个帖就是群发，其实只是看着有点可怕，毕竟又不是人人都是大 V 。比如 10 万个人每个人的接收队列每天会收到 100 条消息，那相当于一天中每秒只要插入 100 条记录就行了。 |
 | 17 e583409 2021-03-13 09:08:04 +08:00 本质上是一个 feed 流实现了吧 关系只是一部分，另一部分是 feed 流 关系可以存 kv，mongodb 这些，feed 流这块比较复杂 没有多少经验 |
| 18 e583409 2021-03-13 09:08:42 +08:00 可以看看微博架构 演进路线 |
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