CN104281605B - 一种社交网站Feed流推送方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及社交网站技术领域，具体公开了一种社交网站Feed流推送方法；包括：客户端提交或变更SNS社交网站的动态信息的Feed流数据；动态信息进行数据入库，先将数据插入Newsfeed表中，生成对应的短链接字符ID，对应的短链接字符ID匹配动态信息对应内容模版ID和对应TypeID；然后将数据插入到客户端自己的TimeLine表中；调用异步消息队列服务，按照客户端的粉丝列表，将动态信息的数据实时分发给粉丝列表中每一位粉丝ID下的TimeLine表中。本发明使网友在访问网站时保持流畅、动态、及时和准确，给网友提供优越的用户体验，增加了网站访问量和用户量。
Description
技术领域
本发明涉及社交网站技术领域，尤其是涉及一种社交网站Feed流推送方法。
背景技术
SNS泛指社会性网络服务，旨在帮助人们建立社会性网络的互联网应用服务。SNS社交网站，全称Social Network Site，是面向社会性网络的互联网服务，通过“熟人的熟人”来进行网络社交拓展。SNS社交网站是依据六度分隔理论建立的网站，六度分隔理论简单地说就是：“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个，也就是说，最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人。”按照六度分隔理论，每个个体的社交圈都不断放大，最后成为一个大型网络。
SNS社交网站具有高度的黏粘性和及时性，人和人的关系比较复杂；为了能将一个网友的动态及时、准确的展示给相关人群以提高该网友的关注度，web服务器需要同时处理大量的动态数据，从而影响了web服务器的性能，导致网友访问网站出现慢、卡、死等现象。如何能将网友的动态及时、准确的展示给相关人群而不影响web服务器的性能，目前还没有有效的解决方案。
发明内容
本发明所解决的技术问题是提供一种社交网站Feed流推送方法，本发明将以MongoDB作为数据库，利用异步Memcache Q消息队列调用Windows服务分发用户产生动态，解决了SNS网站不能及时的将网友动态展示给相关人群以提高该网友的关注度，同时因web服务器处理大量动态数据而影响web服务器性能，导致用户访问网站出现慢、卡、死等问题。本发明使网友在访问网站时保持流畅、动态、及时和准确，给网友提供优越的用户体验，增加了网站访问量和用户量。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种社交网站Feed流推送方法；包括：
步骤一：客户端提交或变更SNS社交网站的动态信息的Feed流数据；
步骤二：所述动态信息进行数据入库，先将所述数据插入Newsfeed表中，生成对应的短链接字符ID，对应的所述短链接字符ID匹配所述动态信息对应内容模版ID和对应TypeID；然后将所述数据插入到所述客户端自己的TimeLine表中；
步骤三：调用异步消息队列服务，按照所述客户端的粉丝列表，将所述动态信息的所述数据实时分发给所述粉丝列表中每一位粉丝ID下的TimeLine表中。
优选地，所述Feed流包括图片流、视频流和音频流。
更加优选地，所述Timeline表存储最近的1000条，所述Timeline表中字段Index存储0到999的索引值。
更加优选地，所述客户端更新所述动态信息时，所述Timeline表从0～999一次循环更新，获取或设置所述Timeline表中数据的索引位置，对所述动态信息进行覆盖操作，保持存储所述客户端的1000条最近的所述动态信息。
更加优选地，所述客户端更新所述动态信息时，当插入一条所述Timeline表中数据i，则所述字段Index自增1，然后求余1000，得到Timeline表中的字段Index的值。
更加优选地，所述步骤三中，所述动态信息存储在MongoDB数据库中。
更加优选地，所述步骤三中，调用异步消息队列服务时，采用MemcacheQ消息队列服务器。
其中，所述Feed流是指客户端产生的动态流；所述Newsfeed是Facebook3月8日发布的以重新设计后的最新信息流，这是该公司到目前为止对这项功能做出的重要改动，新版信息流将突出照片和音乐类内容，一位Facebook社交广告部门员工透露，用户将在新版信息流中看到更大尺寸的图片。用户可以看到好友上传到Facebook和Instagram的照片，照片展示方式可能会加入″全屏″功能。音乐流中则将包括好友正在听的音乐信息，以及附近地区的音乐会和艺人上传的信息。
其中，所述Timeline的中文译文是时间轴、时光轴，时间线等，它是一种新兴的展现方式，以时间轴的形式展现分享，让用户更直观的看到自己想要的信息，Timeline的展现形式的多种多样，能够让网友更加直观的看到，我的这一刻在做什么，那一刻做过什么，页面清爽，表现形式特别，给人耳目一新的感觉，受到广大网友的喜爱。随着科技的不断发达，Timeline陆续推出更多的新功能，用户可以更好的分享电影、新闻和音乐，还可以记录自己的故事，让用户对个人主页进行大幅修改，制作出像杂志一样包涵众多照片的主页，用户还可以过滤照片，能够对自己的隐私完全控制。
其中，所述MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似jSon的bSon格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。MongoDB具有高性能、易部署、易使用，存储数据方便的特点。
其中，所述消息队列是在消息的传输过程中保存消息的容器。消息队列管理器在将消息从它的源中继到它的目标时充当中间人。队列的主要目的是提供路由并保证消息的传递；如果发送消息时接收者不可用，消息队列会保留消息，直到可以成功地传递它。所述MemcacheQ是一个由新浪网的开发人员开放出来的开源项目，给memcached分布式缓存服务器添加了berkeleydb的持久化存储机制和异步主辅复制机制，让memcached具备了事务恢复能力、持久化能力和分布式复制能力。它非常适合于需要超高性能读写速度，但是不需要严格事务约束，能够被持久化保存的应用场景，例如memcachedb被应用在新浪博客上面。memcacheq依赖于libevent和berkleydb。berkleydb用于持久化存储队列的数据。这样在memcacheq崩溃或者服务器挂掉的时候，不至于使队列中的数据丢失。
本发明与现有技术相比，具有如下有益效果：
本发明提供了一种社交网站Feed流推送方法，解决了SNS网站不能及时的将网友动态展示给相关人群以提高该网友的关注度，同时因web服务器处理大量动态数据而影响web服务器性能，导致用户访问网站出现慢、卡、死等问题。本发明使网友在访问网站时保持流畅、动态、及时和准确，给网友提供优越的用户体验，增加了网站访问量和用户量。
附图说明
图1示例性地示出了一种社交网站Feed流推送方法的流程示意图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明所解决的技术问题、所提供的技术方案，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明的实施，但并不用于限定本发明。
在优选的实施例中，图1示例性地示出了一种社交网站Feed流推送方法的流程示意图；包括：
步骤一：客户端提交或变更SNS社交网站的动态信息的Feed流数据；
步骤二：所述动态信息进行数据入库，先将所述数据插入Newsfeed表中，生成对应的短链接字符ID，对应的所述短链接字符ID匹配所述动态信息对应内容模版ID和对应TypeID；然后将所述数据插入到所述客户端自己的TimeLine表中；
步骤三：调用异步消息队列服务，按照所述客户端的粉丝列表，将所述动态信息的所述数据实时分发给所述粉丝列表中每一位粉丝ID下的TimeLine表中。
在更加优选的实施例中，所述Feed流包括图片流、视频流和音频流。
在更加优选的实施例中，所述Timeline表存储最近的1000条，所述Timeline表中字段Index存储0到999的索引值。
在更加优选的实施例中，所述客户端更新所述动态信息时，所述Timeline表从0～999一次循环更新，获取或设置所述Timeline表中数据的索引位置，对所述动态信息进行覆盖操作，保持存储所述客户端的1000条最近的所述动态信息。
在更加优选的实施例中，所述客户端更新所述动态信息时，当插入一条所述Timeline表中数据i，则所述字段Index自增1，然后求余1000，得到Timeline表中的字段Index的值。
具体的实施例中：
S1：客户端在首页发表一条信息；
S2：先将所述信息的数据插入Newsfeed表中并生成相应的短链接字符ID；
S3：及时在当前页面显示发表的所述信息；
S4：异步调用消息队列，开启线程将所述信息推送给当前客户端的所有粉丝，在粉丝的TimeLine表中插入所述信息的记录；
S5：打开粉丝的首页，或粉丝登录自己的首页，读取TimeLine表，显示新的所述信息。
以上通过具体的和优选的实施例详细的描述了本发明，但本领域技术人员应该明白，本发明并不局限于以上所述实施例，凡在本发明的基本原理之内，所作的任何修改、组合及等同替换等，均包含在本发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种社交网站Feed流推送方法，其特征在于，包括：
步骤一：客户端提交或变更SNS社交网站的动态信息的Feed流数据；
步骤二：所述动态信息进行数据入库，先将所述数据插入Newsfeed表中，生成对应的短链接字符ID，对应的所述短链接字符ID匹配所述动态信息对应内容模版ID和对应TypeID；然后将所述数据插入到所述客户端自己的TimeLine表中；
步骤三：调用异步消息队列服务，按照所述客户端的粉丝列表，将所述动态信息的所述数据实时分发给所述粉丝列表中每一位粉丝ID下的TimeLine表中；
所述Feed流包括图片流、视频流和音频流；
所述Timeline表存储最近的1000条，所述Timeline表中字段Index存储0到999的索引值；
所述客户端更新所述动态信息时，所述Timeline表从0～999一次循环更新，获取或设置所述Timeline表中数据的索引位置，对所述动态信息进行覆盖操作，保持存储所述客户端的1000条最近的所述动态信息；
所述客户端更新所述动态信息时，当插入一条所述Timeline表中数据i，则所述字段Index自增1，然后求余1000，得到Timeline表中的字段Index的值；
所述步骤三中，所述动态信息存储在MongoDB数据库中；
所述步骤三中，调用异步消息队列服务时，采用MemcacheQ消息队列服务器。
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