这是一个基于Golang开发的高性能Feed流系统，采用推拉结合模式，支持亿级用户规模的社交媒体应用。系统设计遵循微服务架构原则，具备高可用、高并发、可扩展的特性。
- 推拉结合模式：智能选择推送或拉取策略，平衡读写性能
- 分层缓存：多级缓存架构，大幅提升响应速度
- 异步处理：基于Kafka的消息队列，解耦系统组件
- 后端语言：Golang 1.21+
- Web框架：Gin
- 数据库：PostgreSQL + GORM
- 缓存：Redis
- 消息队列：Apache Kafka
- 部署：Docker + Kubernetes
- 响应时间：P99 < 200ms
- 并发能力：支持10万+ QPS
- 可用性：99.9%+
- 扩展性：支持水平扩展到亿级用户
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Load Balancer │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
│
┌─────────────────────▼───────────────────────────────────────┐
│ API Gateway │
│ (Gin + JWT) │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
│
┌─────────────────────▼───────────────────────────────────────┐
│ Feed API Service │
│ ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │User Service │ │Feed Service │ │Like/Comment │ │
│ └─────┬───────┘ └──────┬───────┘ └────────┬────────┘ │
│ │ │ │ │
└────────┼─────────────────┼────────────────────┼────────────┘
│ │ │
┌────────▼─────┐ ┌────────▼──────┐ ┌────────▼────────┐
│ PostgreSQL │ │ Redis │ │ Apache Kafka │
│ (User Data) │ │ (Cache) │ │ (Message Queue) │
└──────────────┘ └───────────────┘ └─────────────────┘
│ │
└──────────────────┬───────────────────┘
│
┌───────────────────────────▼───────────────────────────────┐
│ Feed Worker Service │
│ (Async Message Processing) │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘
- 用户注册、登录、认证
- 用户关系管理（关注/取消关注）
- 用户信息管理
- 帖子创建、发布、删除
- Feed流获取（推拉结合）
- 帖子排序算法
- 点赞、取消点赞
- 评论、删除评论
- 分享功能
- 异步事件处理
- 解耦系统组件
- 流量削峰填谷
- Feed流缓存
- 用户会话存储
- 热点数据缓存
粉丝数量 ≤ 5000：推模式（Push）
粉丝数量 > 5000：拉模式（Pull）
- 适用场景：普通用户（粉丝数 ≤ 5000）
- 优点：读取速度快，O(1)时间复杂度
- 实现：发布时主动推送到所有关注者的timeline
- 适用场景：大V用户（粉丝数 > 5000）
- 优点：存储成本低，写入性能好
- 实现：读取时实时聚合关注者的帖子
- 智能切换：根据用户粉丝数量自动选择模式
- 渐进推送：大V用户只推送给最活跃的1000个关注者
- 冷热分离：结合用户活跃度进行优化
// 综合得分 = (用户权重 + 互动得分) × 时间衰减
score = (userWeight + engagementScore) * timeDecay
// 用户权重 = 1 + log10(粉丝数+1) × 0.5 + 关注数 × 0.01
userWeight = 1 + math.Log10(followers+1)*0.5 + following*0.01
// 互动得分 = 点赞数×0.1 + 评论数×0.2 + 分享数×0.3
engagementScore = likes*0.1 + comments*0.2 + shares*0.3
// 时间衰减 = e^(-小时数/24)
timeDecay = math.Exp(-hoursSinceCreated/24)- 多级缓存：应用缓存 + Redis缓存
- 缓存预热：启动时加载热点数据
- 缓存失效：基于事件驱动的缓存更新
- 缓存穿透：布隆过滤器防止缓存穿透
- 游标编码：JSON格式，包含偏移量信息
- 性能优化：避免深度分页的性能问题
- 一致性保证：确保分页结果的一致性
POST /api/v1/users/register
Content-Type: application/json
{
"username": "testuser",
"email": "test@example.com",
"password": "password123",
"display_name": "Test User"
}POST /api/v1/users/login
Content-Type: application/json
{
"username": "testuser",
"password": "password123"
}GET /api/v1/users/{id}
Authorization: Bearer {token}POST /api/v1/users/follow
Authorization: Bearer {token}
Content-Type: application/json
{
"user_id": "user-uuid",
"following_id": "target-user-uuid"
}POST /api/v1/posts
Authorization: Bearer {token}
Content-Type: application/json
{
"content": "This is a test post",
"image_urls": ["https://example.com/image1.jpg"]
}GET /api/v1/feed?cursor={cursor}&limit=20
Authorization: Bearer {token}GET /api/v1/users/{id}/posts?offset=0&limit=20
Authorization: Bearer {token}POST /api/v1/posts/{id}/like
Authorization: Bearer {token}POST /api/v1/posts/{id}/comments
Authorization: Bearer {token}
Content-Type: application/json
{
"content": "This is a comment",
"parent_id": null
}cd deployments/docker
docker-compose up -d# 健康检查
curl http://localhost:8080/health
# 查看服务状态
docker-compose ps
# 查看日志
docker-compose logs -f feed-apidocker build -f ../docker/Dockerfile -t your-registry/feed-system/api:latest ../..
docker build -f ../docker/Dockerfile.worker -t your-registry/feed-system/worker:latest ../..cd deployments/k8s
kubectl apply -k .# 查看Pod状态
kubectl get pods -n feed-system
# 查看服务状态
kubectl get svc -n feed-system
# 测试API
curl http://feed-system.local/health- 索引优化：为查询字段建立合适索引
- 连接池：合理配置数据库连接池参数
- 读写分离：主从复制，读写分离
- 分库分表：按用户ID分片
- 缓存预热：启动时加载热点数据
- 缓存更新：基于事件的缓存失效
- 缓存穿透：布隆过滤器防护
- 缓存雪崩：随机过期时间
- 分区策略：按用户ID分区
- 批量处理：批量处理消息
- 背压机制：防止消息堆积
- 重试策略：指数退避重试
- 连接复用：HTTP连接池
- 异步处理：非阻塞操作
- 限流熔断：防止系统过载
- 资源监控：实时性能监控
- 响应时间：P99 < 200ms
- 错误率：< 0.1%
- 吞吐量：> 10万 QPS
- 可用性：99.9%+
- API错误率过高
- Feed生成时间过长
- Worker队列积压
- 数据库连接失败
- Redis连接失败
- Kafka连接失败
- Prometheus：指标收集
- Grafana：可视化展示
- Jaeger：链路追踪
- ELK：日志分析
- 无状态服务：API服务无状态设计
- 数据分片：按用户ID分片
- 负载均衡：多实例负载均衡
- 自动扩缩容：基于CPU/内存指标
- 资源调优：CPU、内存、磁盘优化
- 参数调优：数据库、缓存参数优化
- 架构升级：微服务拆分
- JWT认证：无状态认证
- 权限控制：基于角色的访问控制
- API限流：防止恶意攻击
- CORS配置：跨域请求控制
- 数据加密：敏感数据加密存储
- 传输加密：HTTPS传输
- SQL注入：参数化查询
- XSS防护：输入验证和转义
- 数据库连接失败：检查网络连接和配置
- Redis连接失败：检查Redis状态和配置
- Kafka连接失败：检查Kafka集群状态
- 服务不可用：检查Pod状态和资源使用情况
- 自动重启：Pod失败自动重启
- 健康检查：定期健康检查
- 优雅降级：核心功能优先保障
- 数据恢复：备份数据恢复
- Go代码规范：遵循Go官方规范
- 错误处理：统一错误处理机制
- 日志规范：结构化日志记录
- 测试规范：单元测试覆盖率>80%
- RESTful设计：符合RESTful原则
- 版本控制：URL版本控制
- 错误响应：统一错误响应格式
- 文档规范：OpenAPI规范
# 克隆代码
git clone https://github.com/your-org/feed-system.git
cd feed-system
# 安装依赖
go mod download
# 运行测试
go test ./...
# 启动服务
go run cmd/api/main.go- 提交信息：遵循Conventional Commits
- 代码审查：Pull Request审查
- CI/CD：自动化测试和部署
- 版本发布：语义化版本控制
MIT License - 详见 LICENSE 文件
- 项目维护：feed-system-team@example.com
- 技术支持：support@example.com
- 问题反馈：https://github.com/your-org/feed-system/issues
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