一、微博核心业务图
二、微博的架构设计图
三、简述
先来看看Feed流中的一些概念：
- Feed：Feed流中的每一条状态或者消息都是Feed，比如微博中的一条微博就是一个Feed。
- Feed流：持续更新并呈现给用户内容的信息流。每个人微博关注页等等都是一个Feed流。
- Timeline：Timeline其实是一种Feed流的类型，微博，朋友圈都是Timeline类型的Feed流。
- 关注页Timeline：展示其他人Feed消息的页面，比如微博的首页等。
- 个人页Timeline：展示自己发送过的Feed消息的页面，比如微博的个人页等。
Feed流的主要模式：
- 推（Push）
- 拉（Pull）
- 推拉结合（Hybrid）
推模式
又称写扩散。该方式为每个用户维护一个订阅列表，记录该用户订阅的消息索引（一般为消息ID、类型、发表时间等元数据）。每当用户发布消息时，都会去更新其关注者的订阅列表。
优点：存储空间可能不是很大，用户查询自己关注的所有人Feed时，速度快，性能非常高。
缺点：
1. 推送量会非常大。比如微博红人何炅（粉丝1亿+）发一篇微博，如果采用推模式，就会产生一亿+条数据。
2. 资源浪费。试想，一个大量用户的微博系统如果使用推模式，是不是会产生非常巨大的数据呢？更何况活跃用户只有几千万，剩下几个亿的用户他们可能是半年来一次，或者说更短如两周过来一次；这些数据推给他可能根本没有机会看到，存在很大的资源浪费。
拉模式
又称读扩散。该方式为每个用户维护一个Feed列表，记录该用户所有关注的动态索引。只需要用户发表微博时，存储一条微博数据到Feed表中。用户每次查询Feed时都会去查询Feed表，产生：
优点：这种模式实现起来比较简单，只是在查询的时候需要多考虑下缓存的结构;
缺点：
1. 当用户登陆时，必须很快返回数据的时候，运算量非常大。Feeds表会产生很大的压力，对于一个大系统，Feed表会产生比较大的数据，如果粉丝人数比较多，数据库的压力就会非常大。
2. 一般在线的用户，客户端都会定期扫描，又会增加很大的压力，这在查询性能上没有推模式的效率高。
共性问题：不管推模式还是拉模式都存在如果关注数量或者粉丝数量过多，会导致遍历时间太长的问题。综合所有考虑，因为我们要做的是一个要求实时度很高的系统，把不必要系统开销去掉。怎么去解决 ？
推拉结合模式
这是一种折中的解决方案：在线推、离线拉。用户发布状态时，即便微博大V，同时在线的粉丝可能只有几万甚至几千。推拉模式只推给在线的粉丝，离线的粉丝上线后手动拉取状态即可同步内容。同时，每个用户都会维护一个类似发件箱与收件箱的东西，来保存自己发过的状态和Feed状态，以完成推和拉。
微博是一个广场，所有人都可以关注、发送、转载等，相比较限制人数为5000人的朋友圈，其复杂程度高于朋友圈的timeline，因此考虑到时效性和内存的代价，应该会把用户分为热用户和冷用户，并针对不同用户采取不同的方式。
参考文章：
https://www.cnblogs.com/zl0372/articles/feed_6.html
https://juejin.im/entry/5b166320f265da6e61788a25
https://www.cnblogs.com/sunli/archive/2010/08/24/twitter_feeds_push_pull.html