今天回頭加強 Feed 功能，看看原本陽春的做法會有什麼問題。

先回顧原本的做法

Day 3 我們做出了最陽春的 Feed 邏輯：

SELECT *
FROM posts
WHERE author_id IN (
    SELECT followee
    FROM follows
    WHERE follower = :user_id
)
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 20;

流程是：Feed 被打開的當下，才去查詢「這個人追蹤了誰」，接著撈這些人的貼文，排序後回傳。這種「讀取當下才即時組裝」的做法，叫做 Fan-out on Read。

在使用者少的時候完全沒問題，但假設 Pikachu 追蹤了 2,000 個人呢？

Fan-out on Read 在大規模下的問題

每一次 Pikachu 打開 Feed、往下滑、甚至只是重整頁面，Server 都要進行這些內容：

查詢 Pikachu 追蹤的 2,000 個人
      ↓
向這 2,000 個作者查詢最新貼文
      ↓
把結果全部混在一起排序
      ↓
取出前 20 筆回傳

而尷尬的是，這 2,000 個人的貼文內容，在這幾秒鐘之間幾乎不會改變，但我們卻要為了每一次 Feed Read 都重新算一次。

使用者越活躍、越常滑 Feed，這個昂貴的查詢就被重複執行越多次，Database 的負擔也隨之飆高。

問題的本質是：

我們把「組裝 Feed」這件昂貴的事，放在使用者最頻繁觸發的「讀取」路徑上。

Fan-out on Write：把工作挪到寫入的時候做

既然讀取的頻率遠高於發文的頻率，那能不能反過來想：

在有人發文的當下，就把這篇貼文直接送到每一個追蹤者的 Feed 裡

這樣可讓「讀 Feed」變成一次單純的查詢，而不是每次都重新運算，這就是 Fan-out on Write。

實作上，每個使用者會有一份自己專屬、已經排好序的 Feed（例如存在 Redis 的 List 裡）。當 Charmander 發布一篇新貼文：

Charmander 發布 Post
        ↓
查出 Charmander 的所有 Follower
        ↓
把這篇 Post 直接寫進每個 Follower 的 Feed List

之後 Pikachu 打開 Feed，Server 只需要做一件事：

直接讀取 Pikachu 自己的 Feed List
        ↓
回傳

從「DB 撈資料」變成「Cache 查表」，Read 的成本大幅下降。

Fan-out on Write 的代價

Fan-out on Write 把成本從讀取端搬到了寫入端，這個 Trade-off 在大部分情況下很划算，因為大部分使用者的追蹤者數量都是合理範圍。

但如果發文的人剛好是川投顧和馬投顧，或是超級巨星、流量網紅之類擁有幾千萬追蹤者的帳號呢？

他只是發了一篇貼文，系統卻要因此產生幾千萬次寫入。

把這篇貼文塞進每一個追蹤者的 Feed List 裡，這不只會有效能問題，甚至可能瞬間打爆 Message Queue 與 Feed Store 的寫入能力，這就是典型的「Hotspots（熱點）」問題。

業界做法：Hybrid Fan-out

面對這類問題，比較直覺的想法就是分類處理。

一般使用者適合 Fan-out on Write，可是熱門帳號會把 Fan-out on Write 拖垮，業界的做法通常不是二選一，而是依帳號類型混用兩種策略，也就是 Hybrid Fan-out：

• 一般使用者發文：走 Fan-out on Write，發文當下就推送到所有 Follower 的 Feed，讓多數人讀 Feed 時又快又便宜。
• 熱門帳號發文（例如追蹤數超過某值）：不主動 Fan-out，貼文只寫入一次，留到讀取端再處理。

Follower 讀 Feed 時，除了直接讀自己的 Feed List（已經包含一般朋友的貼文），還要額外用 Fan-out on Read 的方式，即時查詢自己追蹤的熱門帳號有沒有新貼文，兩邊的結果在讀取當下合併、排序後才回傳給使用者。

三種做法比較

Twitter 或 Facebook 這類擁有大量「一般使用者」與少數「超級大帳號」並存的平台，正是採用 Hybrid Fan-out 的典型案例。

小結

這次把 Feed 從最陽春的 Fan-out on Read，一路演化到能同時應付一般使用者與熱門帳號的 Hybrid Fan-out：

• Fan-out on Read → 讀取貴，適合小規模
• Fan-out on Write → 讀取便宜，但熱門帳號會把寫入端炸掉
• Hybrid Fan-out → 一般帳號 Write，熱門帳號 Read，兩邊在讀取時合併

不過「熱門帳號」的問題其實不只發生在 Feed 上，一篇爆紅的貼文、一個瞬間湧入大量流量的使用者，會用各種形式讓系統的某個角落被打爆，即使整體系統其實還有餘裕。