什么是 Feed 流 Feed 流是社交和资讯类应用中常见的一种形态, 比如微博知乎的关注页.微信的订阅号和朋友圈等.Feed 流源于 RSS 订阅, 用户将自己感兴趣的网站的 RSS 地址登记到 RSS 阅读器中, 在阅读器里聚合成的列表就是 Feed 流. Feed 流的本质是 M 个用户订阅了 \(N_i\) 个信息源形成的多对多关系, Feed 流系统需要聚合用户订阅的 \(N_i\) 个 信息源产生的信息单元(Feed), 在按照一定顺序排列后推送给用户.接下来我们以关注页为例来介绍

from:https://www.cnblogs.com/taozi32/p/9711413.html 在互联网领域,尤其现在的移动互联网时代,Feed流产品是非常常见的,比如我们每天都会用到的朋友圈,微博,就是一种非常典型的Feed流产品,还有图片分享网站Pinterest,花瓣网等又是另一种形式的Feed流产品.除此之外,很多App的都会有一个模块,要么叫动态,要么叫消息广场,这些也是Feed流产品,可以说,Feed流产品是遍布天下所有的App中. 概念 我们在讲如何设计Feed流系统之前,

「从小白到架构师」系列努力以浅显易懂.图文并茂的方式向各位读者朋友介绍 WEB 服务端从单体架构到今天的大型分布式系统.微服务架构的演进历程.读了三篇万字长文之后各位想必已经累了(主要是我写累了), 今天我们回来看看小明和他的「淘金网」的故事. 「淘金网」里有一个页面叫「关注页」,关注页的逻辑十分常见就是将用户关注的创作者发表的文章聚合在一起,按时间倒序排列即可. 这种产品形态在业内一般被叫做 Feed 流,Feed 流产品在我们手机APP中几乎无处不在,比如微信朋友圈.新浪微博.今日头条等.只

from:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYxMDA5OQ==&mid=2651961214&idx=1&sn=5e80ad6f2a278529c395e445029d8f63&chksm=bd2d02a28a5a8bb4f8622b1bff1cf87fc9adb510117dd2cf93fedd01fdc5d5ace7557a03f3b1&scene=21#wechat_redirect 任何脱离业务的架构设计都是耍流

https://mp.weixin.qq.com/s/ccxM2thPbzg5vDWgGVJ5vQ 作者:少强 简介 差不多十年前,随着功能机的淘汰和智能机的普及,互联网开始进入移动互联网时代,最具代表性的产品就是微博.微信,以及后来的今日头条.快手等.这些移动化联网时代的新产品在过去几年间借着智能手机的风高速成长. 这些产品都是Feed流类型产品,由于Feed流一般是按照时间“从上往下流动”,非常适合在移动设备端浏览,最终这一类应用就脱颖而出,迅速抢占了上一代产品的市场空间. Feed流是Fe

背景 Feed流:可以理解为信息流,解决的是信息生产者与信息消费者之间的信息传递问题.我们常见的Feed流场景有:1 手淘,微淘提供给消费者的首页商品信息,用户关注店铺的新消息等2 微信朋友圈,及时获取朋友分享的信息3 微博,粉丝获取关注明星.大V的信息4 头条,用户获取系统推荐的新闻.评论.八卦 关于Feed流的架构设计,包括以上场景中的很多业内专家给出了相应的思考.设计和实践.本人是大数据方向出身的技术人,所在的团队参与了阿里手淘.微淘Feed流的存储层相关服务,我们的HBase/Lindo

重构,于我而言,很大的快乐在于能够解决问题. 第一次重构是重构一个c#版本的彩票算奖系统.当时的算奖系统在开奖后,算奖经常超时,导致用户经常投诉.接到重构的任务,既兴奋又紧张,花了两天时间,除了吃饭睡觉,都在撸代码.重构效果也很明显,算奖耗时从原来的1个小时减少到10分钟. 去年,我以架构师的身份参与了家校朋友圈应用的重构.应用麻雀虽小,五脏俱全,和诸君分享架构设计的思路. 01 应用背景 1. 应用介绍 移动互联网时代,Feed流产品是非常常见的,比如我们每天都会用到的朋友圈,微博,就是一种非

最近 SF 首页 进行了大改版,效果如下: 其他地方都没什么难点,中间的 feed 流思考了不少时间,效果需要类似微博或者知乎 feed 流.之前一直没有做过类似的功能,现总结两个方案. 方案一 方案一也是目前线上方案,核心代码如下: $(document).scroll(() => { if ($(document).scrollTop() + $(window).height() + 500 > $('.news-list').height() + $('.news-list').offs

SQLite 自定义函数,聚合,排序规则 1.使用自定义函数, 聚合以及排序规则的基本方法是使用回调函数.这些注册的函数的生命周期只存在于应用程序中, 并不存储在数据库文件中, 因此需要在每个连接建立时注册才可以在 SQL 中进行使用. 2.排序规则SQLite 对结果集中的字段进行排序时, SQLite 使用比较操作符如 < 或 >= 在字段内对值进行比较, 第一件事就是根据存储类对字段值进行排列.然后在每种存储类中, 根据该类指定的方法进行排序. 存储类进行排序的顺序从前往后如下所示: N

我先说说feed流吧,它就是社交网站中用户活动信息流,例如用户写了博客.发了照片.评论了什么等等.Facebook叫newsFeed.推特叫TimeLineFeed.ActivityStream是这些feed规范,它有演员.动作.对象.目标等重要元素组成.用ActivityStream作为信息模型具有非常好的扩展性,以栗子网为例,它能管理例子.笔记.问题.博客等信息对象.

feed流设计:那些谋杀你时间APP | 人人都是产品经理 http://www.woshipm.com/pd/773523.html

业务中很多需求都会用到类似feed流的架构. 例如 微信朋友圈 微博 动态 1对N消息. 一般feed流的架构实现有下面几种. 假如现在的业务场景是微博,然后当前的数据情况是: 用户A关注了用户B和C,用户D关注了用户B 用户B发了微博A,B,用户C发了微博C,D 1. 拉 数据表 微博表(字段有:微博ID,微博内容,发布人) 代码逻辑: 用户 B发布微博接口,插入记录到微博表,只有一行记录 用户A获取我关注的用户的微博接口: 获取当前登录用户关注的用户,例如A关注的用户B和C 获取B和C发布的

一.微博核心业务图 二.微博的架构设计图 三.简述 先来看看Feed流中的一些概念: Feed:Feed流中的每一条状态或者消息都是Feed,比如微博中的一条微博就是一个Feed. Feed流:持续更新并呈现给用户内容的信息流.每个人微博关注页等等都是一个Feed流. Timeline:Timeline其实是一种Feed流的类型,微博,朋友圈都是Timeline类型的Feed流. 关注页Timeline:展示其他人Feed消息的页面,比如微博的首页等. 个人页Timeline:展示自己发送过的F

一.为什么需要 Stream Stream 作为 Java 8 的一大亮点,它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念.它也不同于 StAX 对 XML 解析的 Stream,也不是 Amazon Kinesis 对大数据实时处理的 Stream.Java 8 中的 Stream 是对集合(Collection)对象功能的增强,它专注于对集合对象进行各种非常便利.高效的聚合操作(aggregate operation),或者大批量数据操作

Comparable 及 Comparator 的区别 Comparable 一个内比较器,类可以和自己比较 compareTo() 自然比较方法 public interface Comparable<T>{ public int compareTo(T o); } public class Book implements Comparable<Book>{ String name; int price; public Book(String name,int price){ s

本文翻译自官网:Streaming Aggregation  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/tuning/streaming_aggregation_optimization.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 SQL是用于数据分析的最广泛使用的语言.Flink的Table API和SQL使用户能够以更少的时间和精力定义高效的流分析应用程序.而且,Flink

通过 Multi-columns 相关的属性 column-count.column-gap 配合 break-inside 来实现瀑布流布局. 首先对包裹图片的盒子增加样式,column-count 表示瀑布流列的数量:column-gap 表示瀑布流列的间隔: .img-container { -moz-column-count:3; /* Firefox */ -webkit-column-count:3; /* Safari 和 Chrome */ column-count:3; -mo

先下载个C#的驱动.MongoDB提供各种主流与非主流预言的开发驱动. C# Driver 下载地址:这里 CSharp Driver Tutorial:这里 下载文件安装或者解压缩包 如果您是安装,请到安装位置寻找,如果是ZIP压缩包,解压缩包得到如下两个文件: MongoDB.Bson.dll              :序列化.Json相关 MongoDB.Driver.dll             :我们的驱动 没了,只有这两个文件是我们的最爱. 有帮助点推荐 using MongoD

/** 案例:诸葛亮出师表文本排序 * 1.使用HashMap集合,k存储每行文本序,v存储文本 * 2.创建字符缓冲输入流,构造方法中绑定字符输入流 * 3.使用字符串缓冲输入流中的方法readLine逐行读取文本 * 4.对读取到的文本进行切割,获取行中的序号和文本内容 * 5.把切割好的序号和文本的内容存储到HashMap集合中 * 6.建字符缓冲输出流,构造方法中绑定字符输出流 * 7.遍历HashMap集合获取键值对 * 8.把每一个键值对拼接为一个文本行 * 9.把拼接好的文本,使用

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