类似于朋友圈，推送信息的数据流

• 实时性：关注的人发布信息后，信息需要短时间内出现信息流中
• 高并发：例如微博，信息流是主体模块，并发请求量是最高的
• 性能：信息流拉取性能直接影响用户的使用的体验，信息流需要聚合的数据非常多，而聚合数据需要查询多次缓存、数据库、计数器，需要在高并发请求下，快速完成查询操作

以微博关注者动态为例：

Feed 流的 3 种推送模式：

• 推模式：用户发送动态后，需要将动态推送给其他粉丝，推模式下，需要将动态插入到每位粉丝对应的 feed 表中，存储成本非常高，写入数据库的操作太高
• 拉模式：粉丝主动去拉取动态，将动态根据时间等指标进行实时聚合，降低了存储成本，但是查询和聚合的成本很高，且实时性过差
• 推拉结合模式：针对大 V 和不活跃用户进行特殊处理，只将动态写入活跃用户，不活跃用户需要手动拉取

通常使用的存储方案是 MySQL + Redis，MySQL 永久保存数据，Redis 作为缓存提高热点数据的访问速度，如果缓存的数据量太大，可以考虑使用 Redis 集群

为了提高系统的并发，可以考虑对数据进行读写分离和分库分表
读写分离主要是将数据库的读写操作分到不同的数据库节点，主服务器负责写，从服务器负责读，读写分离可以大幅提高读性能，小幅度提高写的性能，适合单机并发读请求多的场景
分库分表是为了解决数据库表数据量过大，而导致数据库性能持续下降的问题