摘要：微博系统的推模式和拉模式实现推拉结合推数据和拉数据都有什么优缺点在用户的信息流中，推数据的实现其实更简单。姚晨发了条微博，只需要取出姚晨粉丝的信息流，依次推给粉丝就了。简单介绍了我对时间流的看法只是我个人的认识，不知道微博具体是如何实现的。
微博feed系统的推(push)模式和拉(pull)模式实现timeline推拉结合
推数据和拉数据都有什么优缺点？在用户的信息流中，推数据的实现其实更简单。姚晨发了条微博，只需要取出姚晨粉丝的信息流，依次推给粉丝就OK了。拉数据的逻辑实现就非常复杂，需要获取所有我关注用户的动态，并对其进行整合，每次刷新、或者加载更多需要判断的逻辑就更多。
姚晨粉丝1000万，如果有1000万个姚晨同时更新了一条动态，数据要推到什么时候？假设这个情况真的发生了，那么首先肯定这是一个并行的操作，其次网络以及缓存那么快，再加上一些算法优化，我相信超过不了5分钟吧。而且给所有粉丝推数据也是不现实的。
为什么不是给所有姚晨的粉丝推数据？假设用户A关注了姚晨之后就再也没有玩过微博，在有限的内存空间维护用户A的信息流会变得毫无意义。所以推的对象应该是活跃的用户，或者是当天的在线用户。
用户信息流（Feed）构建数据存储基于Redis的ZSet数据结构。ZSet优势非常明显：自动排序。信息流按照时间排序正是利用了这一点。为什么不考虑使用List，最基本的一点就是取消关注用户A（或者用户A删除了刚刚发的动态）之后，删除粉丝信息流中A的动态变得非常困难：一个可怕的遍历操作。
用户信息流该怎么创建？APP端用户对信息流有两个基本操作，下拉刷新和上拉加载更多。对于活跃用户，他的信息流都是推过来的，每时每刻都是最新的，所以只考虑数据显示逻辑就OK了。对于不活跃的怎么处理了，这个分支有点多？
如果用户A消失一周之后又想看姚晨的状态，怎么办？很显然用户A一下由僵尸粉变成了活跃粉，Redis里没有他任何的信息流数据（因为他消失的时间太久了），信息流需要完全重建。我们首先获取他关注的所有用户，假设为用户群B。筛选用户群B中今日更新动态的用户，然后合并信息流，依次类推。
如果用户A消失2天之后又想看姚晨的状态，此时系统已经停止了对他的实时推送，但是他的信息流却依然存在，只是缺少了（他的信息流中）最早动态时间到当前时间这段间隔的动态。重构该期间的动态。
综上所述：停止信息流实时更新的时间间隔、信息流过期时间、用户最后一次更新动态的时间都是需要认真权衡的。
冷数据、温数据和热数据。冷数据——性别、兴趣、常住地、职业、年龄等数据画像，表征“这是什么样的人”；温数据——近期活跃应用、近期去过的地方等具有一定时效性的行为数据，表征“最近对什么感兴趣”；热数据——当前地点、打开的应用等场景化明显的、稍纵即逝的营销机会，表征“正在哪里干什么”。
如何定义活跃用户？基本上的答案都是：具体要看这个产品是什么类型的。我觉得用户产生行为是根据产品来定义的：比如网易云阅读（阅读类的），用户只要看了某本书的目录、看了作者简介，下载阅读了，都算是活跃；用户去做了一些设置，例如换头像，或者是完善个人信息，这些也都是可以算的。再比如映客（直播类的），用户只要打开看了某段视频，搜索了某些关键词，给某个视频评论点赞了，也都算是活跃。所以确实产品不同，定义维度也不同，回归到产品战略上，用户发生的这些行为是不是产品设计时想要的，用户哪些参与行为是有效的，那么，有效的这些行为往往都是属于活跃行为。
也就是区分活跃用户和不活跃用户。活跃用户的几个属性：
用户最后一次发帖的时间
用户最后一次登录的时间
用户只查看不发帖
用户今天是否在线
如何衡量用户今日是否在线？需要找一个定义标准：用户今日浏览过、或者用户今日登陆过。本质上说就是找到一个：用户今日有过与APP交互的动作。
总结：文中信息流和时间流混用，但是表示的是同一个意思。简单介绍了我对时间流的看法（只是我个人的认识，不知道微博具体是如何实现的）。大家认真看完了的话，就赶紧评论互喷起来吧。
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参考文章：
1. 冷数据、温数据、热数据，难道数据也是有温度的？
2. 浅谈如何定义活跃用户
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