假设我们正在复制 Twitter 的关注功能。据我所知，现在每个人都同意以下使用 Redis 的设计。
joe 之后的所有推文都存储在一个排序集“ss:joe”中，key=tweet_id，score=tweet_timestamp
因此，当 joe 关注 ladygaga 时，ladygaga 的推文将添加到“ss:joe”，到目前为止一切顺利。
问题是:当 joe 取消关注 ladygaga 时，如何从“ss:joe”中删除 ladygaga 的推文？
遍历每条“ss:joe”推文并删除属于 ladygaga 的推文已经过时了。
我能想到的最好办法是为每个存储自己的推文的用户维护另一个排序集，这样 ladygaga 就会有她的排序集“tweets:ladygaga”，key=tweet_id，score=tweet_timestamp，然后我们可以挑选出 ladygaga 的ZINTERSTORE“ss:joe”和“tweets:ladygaga”的推文。
有没有更好的解决方案？
最佳答案
这个设计还有一个更大的问题。将 tweet_id 存储在 ss:joe 中意味着系统无法解释 gaga 创建新推文(或删除推文，如果支持的话) ) 而无需修改 ss:joe。现在想象一下，有几百名名人，每名名人都有 50,000 名粉丝，每名名人每天都写十几条推文。这是很多集合中的很多插入，你也不能轻易地分发它们。而且，它有很多重复数据(请记住，redis 是一个仅限 RAM 的数据库，尽管 RAM 变得更便宜，但它仍然离“无限”还差得很远)。 编辑:为了更新关注者记录，您还需要了解关注者(因为在每条新写的推文上遍历每个用户几乎不是一种选择)。因此，您还需要维护一个反向链接列表。
另一种设计是将关注者的用户 ID 存储在一个集合中(或者排序集合，如果你愿意的话，这样用户就可以打乱顺序)。每个人还有一个排序集，其中包含他们所有的推文 ID(按日期排序)。
这将需要一个额外的查询per followed person 来获取推文 ID，但它会减少取消关注从一组中删除一个值，并且它会在创建新推文时自动更新每个人.
查找比插入/删除(可能需要重新平衡或重新散列)成本更低，因此即使您关注了十几个人，这些额外的查询可能不会像更频繁的更新那样成为问题。
此外，查找实际上可以在复制的从属网络上进行(在每个人都可以看到新推文之前可能会经过一两秒，但谁在乎 - 它可以无限扩展)。
关于algorithm - Redis 类似 Twitter 的关注/取消关注设计模式，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10895958/
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