如何为社交feed场景设计缓存体系

Feed 流是很多移动互联网系统的重要一环，如微博、微信朋友圈、QQ 好友动态、头条/抖音信息流等。虽然这些产品形态各不相同，但业务处理逻辑却大体相同。用户日常的“刷刷刷”，就是在获取 Feed 流，这也是 Feed 流的一个最重要应用场景。用户刷新获取 Feed 流的过程，对于服务后端，就是一个获取用户感兴趣的 Feed，并对 Feed 进行过滤、动态组装的过程。

接下来，我将以微博为例，介绍用户在发出刷新 Feed 流的请求后，服务后端是如何进行处理的。

获取 Feed 流操作是一个重操作，后端数据处理存在 100 ~ 1000 倍以上的读放大。也就是说，前端用户发出一个接口请求，服务后端需要请求数百甚至数千条数据，然后进行组装处理并返回响应。因此，为了提升处理性能、快速响应用户，微博 Feed 平台重度依赖缓存，几乎所有的数据都从缓存获取。如用户的关注关系从 Redis 缓存中获取，用户发出的 Feed 或收到特殊 Feed 从 Memcached 中获取，用户及 Feed 的各种计数从计数服务中获取。