像微博这样的基于 follow 关系来获取信息流的模式，是用什么算法保证用户能够获得最新的信息流的

有人来指点一二吗？

最简单的做法，有一个用户 feed 流表，记录用户 feed 流展示的文章 id，用户关注的人，没发一条 post，就往这个表中增加一条记录

这样的话，如果一个用户被几千万人关注，那这个表要崩溃啊

你都百思了，为什么不搜索一下呢？

没找到

@jadec0der 有什么资料，指点一下

http://blog.sina.cn/dpool/blog/s/blog_53b95aec0100ujim.html 能百度到的东西就不要再问了。

微博已经不按时间线展示了，现在热度优先

2018qcon 有讲 深度学习在微博 feed 流排序中的应用

@rubycedar 这是几年前的文章，说微博还是以推的方式。

假如微博上超过 1000 万粉丝的大 v 有 1000 个，平均大 v 发一条消息，需要 100 亿条记录；
超过 100 万粉丝的大 v 有 1 万个（可能远远不止 1 万个），平均大 v 发一条消息，需要 100 亿条记录；

那么假设这些大 v 每天发 5 条记录，每天需要 200 亿*5=1000 亿，

再加上剩余的低于 100 万的用户，每天记录数至少也要 1000 亿


我觉得，纯粹使用推的方式，即使做了文中的优化，也无法支撑这么大的数据量。

最新的明星微博粉丝排行榜：谢娜 10104 万 何炅 9296 万 杨颖 8566 万 陈坤 8225 万 赵薇 8092 万 杨幂 8018 万 姚晨 8003 万 林心如 7590 万 郭德纲 6812 万 林志颖 6774 万 邓超 6642 万 张小娴 6428 万 贾乃亮 6262 万 范冰冰 6220 万 胡歌 6066 万 赵丽颖 6066 万 陈乔恩 5046 万 唐嫣 6039 万 王力宏 5907 万 文章 5685 万 黄晓明 5620 万

@guotie https://lmbtfy.cn/?%E5%BE%AE%E5%8D%9A%20feed%20%E6%9E%B6%E6%9E%84

推拉结合，数据根据冷热区分，在线活跃用户与粉丝数少的用户可以推，离线用户上线时异步拉取聚合，麻烦的是如果删除了微博如何处理，或许可以再单独加一个删除记录表进行数据过滤。

首先：
为什么要保证用户得到最新的？