第11章Timeline Feed服务——11.3 拉模式与用户发件箱

11.3 拉模式与用户发件箱

一种较为符合我们直觉的实现Timeline Feed服务的方式是拉模式。每个内容发布者都有自己的“发件箱”，每当用户发布一个内容时，就把内容存放到发件箱中，由其他用户来拉取内容。

如图11-1所示，当用户获取Timeline Feed流时，系统会先拉取此用户的关注列表，然后遍历每个关注者的发件箱，取出他们发布的全部内容，最后根据发布时间倒序排列后展示给用户。

所谓的发件箱只是一种使描述更形象的代称，我们不需要专门设计发件箱，它实际上就是第7章讲的内容发布系统（服务）所负责存储的用户内容列表，所以拉模式就是从内容发布服务中拉取关注者的内容列表。可见，在拉模式下不需要为Timeline Feed服务单独设计存储系统，实现非常简单。因此，当一个互联网应用在初期阶段用户规模较小时，很适合使用这种方式来实现Timeline Feed流的功能。

不过 ，在拉模式下，用户每刷新一次Feed流 ，系统就需要读取N个用户的发件箱（这里的N是指用户关注的人数），这意味着一次用户请求会放大产生N倍的读请求，故而这种模式也被称为读扩散。如果用户量级较大，那么获取Feed流会是一个高并发场景，而且用户关注的人数也会较多。所以，这种读扩散会增加用户请求延迟，并可能击垮存储用户内容列表的数据库。