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96SEO 2026-08-06 21:08 2
前三篇分别聊了概念、架构选型和数据模型，这一篇终于到了最实在的部分——把主要业务流程用代码实现出来。
Feed流程序就是，最主要的就两个操作：发布和读取。发布是把消息扩散出去，读取是把消息聚合回来。说起来，这两个操作做好了整个程序就基本能跑了。
当然除了发布和读取，还有几个绕不开的问题要处理：Feed流怎么翻页？消息删了怎么办，非活跃使用者怎么处理？这些都会在这一篇里讲到，
先来看发布流程。使用者发了一条动态，程序需要做哪些事情？
整个流程是这样的：
痛点：如果没有异步处理，写扩散可能涉及大量Redis写入操作，同步处理会让接口响应时间变长，导致前端卡顿或超时。使用者体验差，
@Service
public class FeedPublishService {
@Autowired
private MessageRepository messageRepository;@Autowired
private FollowerService followerService;@Autowired
private InboxService inboxService;@Autowired
private UserService userService;@Async
public CompletableFuture publishFeed {
return CompletableFuture.runAsync -> {
try {
// . 创建消息记录
Message message = new Message;message.setSenderId;message.setMsgTitle);message.setMsgContent);message.setMsgType);message.setMsgChannel);// . 保存消息到数据库
long messageId = messageRepository.save;// . 判断使用者类型
User user = userService.getUserById;老实说，boolean isInfluencer = userService.isInfluencer;老实说，// . 获取粉丝列表
List followerIds;if {
// 大V只获取活跃粉丝
followerIds = followerService.getActiveFollowerIds;} else {
// 普通使用者获取所有粉丝
followerIds = followerService.getAllFollowerIds;}
// . 批量写入粉丝收件箱
long timestamp = System.currentTimeMillis;for {
inboxService.addMessage;}
// . 更新使用者发帖计数
userService.incrementPostCount;} catch {
log.error,e);throw e，}
});}
}
批量写入可以调整。 上面的代码是用for循环逐条写入Redis的。如果粉丝量很大，可以考虑用Redis pipeline批量操作来减少网络开销。或者把粉丝列表分批，每批用pipeline写入。
失败重试。 如果写入某个粉丝的收件箱失败了怎么办？这里有两种策略：一种是跳过失败的，记录日志，后续通过补偿机制修复；另一种是放入重试队列，反复尝试直到成功。具体选哪种取决于业务对消息必达性的要求。如果要求比较高，建议用消息队列自带的失败重试机制。怎么说呢，
读取流程比发布流程要复杂一些。因为要处理多种情况，按理说，
痛点：
主要流程是这样的：
@Service
public class FeedQueryService {
@Autowired
private InboxService inboxService;@Autowired
private MessageRepository messageRepository;@Autowired
private UserService userService;@Autowired
private FollowService followService;话说回来，public FeedResult getFeed {
// .解析游标
FeedCursor feedCursor = cursor!= null，FeedCursor.fromString : null;// .从收件箱获取引用
List inboxMessages =
inboxService.getMessages(
userId,feedCursor!= null，feedCursor.getLastMessageId : null,pageSize);// .非活跃使用者需额外查询大V发件箱
if ) {
List influencerIds =
followServ ice.getFollowedInfluencerIds;for {
List influencerMessages =
messageReposi tory.getRecentMessages(
influencerI d,feedCursor!= null，feedCursor.
getLastTimestamp : null,pageSize);inboxMessages.addAll);}
// 按时间排序
inboxMessages.sort->Double.compare(b.
getTimestamp,a.getTimestamp));// 限制结果数量
if > pageSize){
inboxMessag es=subList;} }
// .批量获取完整内容并过滤已删除
List messages= getMess agesWithLazyDelete(
user Id,inboxMessag es);// .建立返回项
List feedItems= buildFe edItems;// .生成下一页游标
String nextCursor=null;if){ FeedItem lastItem= feedItems .
get-1);nextCursor=new FeedCursor(lastItem.
getMessage Id,lastItem.
getTimestamp).toString;
} return new Fe edResult;} }
。为了消除这种错位。需要使用基于游标 的分页，而不是传统分页。这让可以以上一条记录为起点继续拉取后续数据，从而保证数据不会被“挤掉”。
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