第11章Timeline Feed服务——11.4 推模式与用户收件箱

11.4 推模式与用户收件箱

另一种实现Timeline Feed服务的方式是推模式。与拉模式相反，在推模式下，每个用户都有一个“收件箱”，当某用户成功发布了内容时，系统会将该内容推送到其每个粉丝用户的收件箱中；粉丝用户在获取Feed流时，直接从收件箱中读取内容即可，如图11-2所示。

在推模式下，用户获取Feed流的性能比在拉模式下好，系统不需要获取用户的关注列表，也不需要遍历拉取每个关注者的内容列表。但是推模式也有如下一些核心缺点。

• 存储压力大：在推模式下，要求每个用户都有收件箱，这势必要为收件箱引入存储系统，用户越多，收件箱占用的存储资源就越多。比如某用户有100万个粉丝，该用户发布了一条内容后，在这100万个粉丝的收件箱中都要存储这条内容，这里消耗了大量的存储空间。
• 写扩散：某用户发布了一条内容后，需要将此内容推送到100万个粉丝的收件箱中，也就是系统内部会产生100万个写请求，这里产生了粉丝数倍数的写请求放大，如此巨量的写请求可能会击垮收件箱所依赖的数据库。