TimeLine引擎

一种基于范围（如关注账号、关系圈，附近的人等）推送，范围里面的人发布各种内容，内容按照不同的组织形式展现的流。如将用户关注的账号的动态流或内容流整合后，按照时间等条件排序，显示成流状的形式。如：微淘，微博，朋友圈、订阅号等类似场景。

基本概念

feed：一条内容，如一条微博、朋友圈。

这里把Feed看做 Email，每个用户都有一个收件箱，每个公众号（或商家）都有一个发件箱。

Inbox收件箱:用户收到的内容箱子

Outbox发件箱:公众号（或商家）已发布的内容箱子

常见的Timeline模式

1、拉模式

发布:存到公众号（或商家）自己的Outbox（轻）

查看:所有关注公众号（或商家）的Outbox（重）

缺点：

只适用于天生基于稳定的账号关系（公众号-粉丝用户）,无法支持如“个性化”和“广告”等“定向推送”的功能,比如,公众号就希望给某些用户推送Feed,而不管用户和公众号之间的关系。

2、推模式

发布：存到所有关注自己的用户的Inbox（重）

查看：直接访问用户自己的Inbox（轻）

缺点：

拉模式以公众号outbox为维度存储,一条Feed只存一份索引信息；推模式以用户inbox为维度存储,一条Feed要存许多份索引信息,存储空间成倍增长。

3、推拉模式结合

queue推送队列：每个用户有一个接收公众号（或商家）推送的队列queue，公众号（或商家）定向推送的内容就存储在该queue中。

inbox投递邮箱（跟最上面说的inbox不一样）：每个用户有一个记录已经投递内容的邮箱inbox,内容包括拉的timeline和推的queue两部分,主要用于记录已经推送给客户端的数据,不会再被推送,且历史顺序稳定。

timeline系统参数

5-10ms
100多台机器
10万级别商家发件箱，存在热点数据，单机全量热点数据缓存。
多级缓存：本地堆外缓存（ohc、kv-v为list、98%命中率、lru）> tair（mdb） > DB（分库分表）
插入时失效缓存，查询时更新。
数据结构以索引为单位，可排序和过滤。
先排序（list自带sort）、过滤（ANTR表达式）、返回数据

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