粉丝相关链，10亿数据，怎样计划？

继承答星球水友提问，大数据量，高并发量，挚友相关链、粉丝相关链要怎样计划?

什么是相关链营业?

相关链首要分为两类，弱挚友相关与强挚友相关，两类都有典范的互联网产物应用。

弱挚友相关的成立，不必要两边互雷赞成：

• 用户A存眷用户B，不必要用户B赞成，此时用户A与用户B为弱挚友相关，对A而言，临时领略为“存眷”;
• 用户B存眷用户A，也不必要用户A赞成，此时用户A与用户B也为弱挚友相关，对A而言，临时领略为“粉丝”;

idol与fans这类微博粉丝相关链，是一个典范的弱挚友相关应用。

强挚友相关的成立，必要挚友相关两边互雷赞成：

• 用户A哀求添加用户B为挚友，用户B赞成，此时用户A与用户B则互为强挚友相关，即A是B的挚友，B也是A的挚友;

QQ挚友相关链，是一个典范的强挚友相关应用。

挚友中心是一个典范的多对多营业：

• 一个用户可以添加多个挚友
• 也可以被多个挚友添加

其典范架构为：

• friend-service：挚友中心处事，对换用者提供友爱的RPC接口
• db：对挚友数据举办存储

弱挚友相关，存储层应该怎样实现?

通过弱挚友相关营业说明，很轻易相识到，其焦点元数据为：

guanzhu(uid, guanzhu_uid); 
fensi(uid, fensi_uid); 

个中：

• guanzhu表，用户记录uid全部存眷用户guanzhu_uid
• fensi表，用来记录uid全部粉丝用户fensi_uid

必要夸大的是，一条弱相关的发生，会发生两笔记录，一条存眷记录，一条粉丝记录。 譬喻：用户A(uid=1)存眷了用户B(uid=2)，A多存眷了一个用户，B多了一个粉丝，于是：

• guanzhu表要插入{1, 2}这一笔记录，1存眷了2
• fensi表要插入{2, 1}这一笔记录，2粉了1

怎样查询一个用户存眷了谁?答复：在guanzhu的uid上成立索引：

select * from guanzhu where uid=1; 

即可获得功效，1存眷了2。 怎样查询一个用户粉了谁?答复：在fensi的uid上成立索引：

select * from fensi where uid=2; 

即可获得功效，2粉了1。

强挚友相关，存储层应该怎样实现?

方案一

通过强挚友相关营业说明，很轻易相识到，其焦点元数据为：

friend(uid1, uid2); 

个中：

• uid1，强挚友相关中一方的uid
• uid2，强挚友相关中另一方的uid

uid=1的用户添加了uid=2的用户，两边都赞成加互相为挚友，这个强挚友相关，在数据库中应该插入记录{1, 2}照旧记录{2,1}呢?

答复：都可以。为了停止歧义，可以工钱约定，插入记录时uid1的值必需小于uid2。 譬喻：有uid=1,2,3三个用户，他们互为强挚友相关，何处数据库中也许是这样的三笔记录

{1, 2} 
{2, 3} 
{1, 3} 

怎样查询一个用户的挚友呢?答复：假设要查询uid=2的全部挚友，只需在uid1和uid2上成立索引，然后：

select * from friend where uid1=2 
union 
select * from friend where uid2=2 

即可获得功效。

方案二

强挚友相关是弱挚友相关的一个特例，A和B必需互为存眷相关(也可以说，同时互为粉丝相关)，即也可以行使存眷表和粉丝表来实现：

guanzhu(uid, guanzhu_uid); 
fensi(uid, fensi_uid); 

譬喻：用户A(uid=1)和用户B(uid=2)为强挚友相关，即彼此存眷：

用户A(uid=1)存眷了用户B(uid=2)，A多存眷了一个用户，B多了一个粉丝，于是：

• guanzhu表要插入{1, 2}这一笔记录
• fensi表要插入{2, 1}这一笔记录

同时，用户B(uid=2)也存眷了用户A(uid=1)，B多存眷了一个用户，A多了一个粉丝，于是：

• guanzhu表要插入{2, 1}这一笔记录
• fensi表要插入{1, 2}这一笔记录

两种实现，各有什么优弱点?

对付强挚友相关的两类实现：

• friend(uid1, uid2)表
• 数据冗余guanzhu表与fensi表(后文称正表T1与反表T2)

在数据量小时，看似无差别，但数据量大时，数据冗余的上风就浮现出来了：

• friend表，数据量大时，假如行使uid1来分库，那么uid2上的查询就必要遍历多库
• 正表T1与反表T2通过数据冗余来实现挚友相关，{1,2}{2,1}别离存在于两表中，故两个表都行使uid来分库，均只必要举办一次查询，就能找到对应的存眷与粉丝，而不必要多个库扫描

画外音：若是有10亿相关链，必需程度切分。

数据冗余，是多对多相关，在数据量大时，数据程度切分的常用实践。

怎样举办数据冗余?

接下来的题目转化为，挚友中心处事怎样来举办数据冗余，常见有三种要领。

（编辑：河北网）

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