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微博feed系统的push和pull模式和时间分区拉模式架构探讨
新浪微博使用推拉结合的方式，大号不推送，小号则推送，看Feeds的时候，需要将推过来的Feeds索引数据与关注的大号的Feed进行聚合，小小的牺牲下拉的性能一下子就将大号的推送问题解决掉了！
对于稍微小些的网站，比如Pinterest和花瓣都使用推的方式来实现，PInterest的直接在Redis中保存500个最新的索引信息，使用Python脚本定时来扫描，保证缓存的索引信息始终只保存最新的500个，老的信息则直接丢弃掉，花瓣则将老索引存储到LevelDBA中去了！
Pinterest网站的内容信息缓存在memcache中，关系信息则缓存到Redis中，持久化方式保存！对于那种大号的粉丝，亦或是关注的人数太多则需要将关系数据拆分之后再缓存起来，对于动态变化的部分则需要独立存放，在使用的时候需要将两部分数据聚合，在可变部分达到一定长度的时候，需要与不变的部分进行合并！
当然推送的时候，所有的网站都使用异步的方式来实现！
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原文地址：http://www.cnblogs.com/kenshinobiy/p/4266516.html
