本文档深入探讨了千万Feeds流系统的存储技术，由阿里云高级技术专家木洛在飞天技术汇-存储和数据库专场分享。Feeds流是一种实时的消息推送系统，主要应用于社交网络，如朋友圈，其中消息按照时间线进行排序，允许用户查看好友发布的信息。系统的核心需求包括高效的数据存储、大规模消息处理以及实时同步。
1. **概念介绍**：
- Feeds流定义：实时的消息流，有序且可以扩散至多个接收者。
- 消息排序：关键在于时间线排序和Rank算法，确保信息的及时呈现。
2. **Feeds应用示例**：
- 朋友圈：基于好友关系的消息展示，支持广告插入和个人相册功能。
- 广告系统：定向投放，根据用户画像实现精准营销。
3. **系统架构**：
- 端：负责消息发送和接收。
- 接入层：无状态消息服务器，直接与后台服务交互。
- 后台服务：包含消息系统（持久化存储并同步）和广告系统（个性化投放）。
4. **设计要点**：
- 数据特性：读多写少，简单的弱关系型模型，波峰波谷式的访问模式。
- 存储需求：在线持久化存储，海量数据（PB级别，万亿行），高可靠性。
5. **消息存储**：
- 使用NoSQL解决方案，对比传统关系型数据库，TableStore具备更强大的容量和服务能力。
- TableStore是分布式NoSQL数据库，采用BigTable模型和LSM存储引擎，提供低成本和低延迟的存储。
6. **TableStoreTimeline**：
- 时间线模型：每条消息有唯一的顺序ID（SeqId），支持随机定位和顺序/逆序读取。
- 提供写入和存储统一的模型，兼顾低成本和性能。
7. **数据存储库和同步库**：
- 个人相册：PB级数据低成本长期存储。
- 收件箱：高并发写入和低延迟读取，数据保留周期为半年。
8. **基于Timeline的消息系统优势**：
- 成本效益：PB级数据存储，支持数据生命周期管理。
- 性能：高并发和低延迟，支持实时消息写入和同步。
总结来说，千万Feeds流系统的存储技术主要围绕着如何高效处理海量数据，实现快速排序和实时同步，同时兼顾成本和性能。通过使用TableStore等NoSQL数据库技术，系统能够应对复杂的数据结构和动态的访问模式，满足社交网络中实时消息传输的严苛需求。
