[发明专利]一种快速计算首屏关注帖子的方法和相关产品

说明书

本发明涉及一种快速计算首屏关注帖子的方法和相关产品，包括关系链REDIS‑ZSET、作品REDIS‑STRING、个人作品列表REDIS‑ZSET，计算步骤为：首先由关系链获取关注列表；其次由个人作品列表获取排序关注列表；之后对帖子具有最大feed ID值的关注对象获取与首屏需要数量相同的帖子，并以依次递减的算法批量获取其它关注对象的帖子；最后对帖子做归并排序，通过作品数据库返回首屏对应数量的帖子，以及应用该方法原理的系统和服务器。该发明使用读扩散模型来计算，采用递减的算法来减少归并排序的计算量，减少计算资源消耗和计算时间，加速了业务处理速度，提升用户体验。

技术领域

本发明涉及计算机领域，尤其是一种快速计算首屏关注帖子的方法和相关产品。

背景技术

在如今信息化的时代，各种社交应用以及社交平台都得到了广泛的应用，自媒体时代也应运而生，人们通过这些账号来发布信息，持续更新内容，每一个用户都有一个关注列表，其关注列表中的各对象就为该用户的关注对象，同时他们也是别人的关注对象。在实际应用中，feed(帖子)的范围广泛，可以包含用户好友或关注对象的各种行为，用户通过客户前端登录应用之后，该应用需要显示的feed就很多，但由于客户前端首屏显示数量的限制，在拉取朋友圈feed流列表的业务流程就会非常复杂并有多次数据访问，还要进行大量的内存计算，大量数据的网络传输，性能较低，而且在“用户所发布feed列表”的读取上，每个用户发布feed的频率都不一样，当用户量、数据量、并发量数据逐步增加之后，需要的计算量以及计算的时间都会增加，从而带来资源的消耗和计算时间的延长，不能有效快速的在客户前端显示出需要的帖子。

发明内容

针对现有的不足，本发明提供一种能够有效节省计算时间和计算资源消耗的快速计算首屏关注帖子的方法和相关产品。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种快速计算首屏关注帖子的方法，包括存储有全部人关注列表和关注关系的关系链REDIS-ZSET、存储有全部人发布的全部作品的作品REDIS-STRING、只存储作者发布作品关键信息的个人作品列表REDIS-ZSET，其计算步骤包括：

S1，通过关系链REDIS-ZSET获取用户的关注列表；

S2，通过个人作品列表REDIS-ZSET获取关注列表在目标时间之后每个关注对象发布的作品以时间倒序方式排列的帖子的最大feed ID值,并根据feedID值由大到小的方式排序获得排序关注列表；

S3，根据排序关注列表，对具有最大feed ID值的关注对象获取与首屏需要数量相同的帖子，然后以依次递减的算法批量获取其它关注对象的帖子；

S4，对S3中所获取的帖子以feed ID值由大到小的方式做归并排序并根据首屏需要数量的数据，通过作品REDIS-STRING返回首屏对应数量的帖子。

作为优选，所述依次递减的方式是依据首屏需要的数量，在排序关注列表中以具有最大feed ID值的关注对象获取与首屏需要数量相同的帖子，次大feed ID值则以比首屏需要数量少一条帖子的方式获取其帖子。

作为优选，所述排序关注列表中关注对象的数量大于或等于首屏需要的数量时，依次递减直至排序关注列表中获取一条帖子的关注对象为止；所述排序关注列表中关注对象的数量小于首屏需要的数量时，依次递减直至排序关注列表中具有最小feed ID值的关注对象为止。

作为优选，所述feed ID值是以最新的发帖时间为最大的原则来排列大小的。

作为优选，所述用户和关注对象通过一逻辑层来实现对关系链REDIS-ZSET、作品REDIS-STRING、个人作品列表REDIS-ZSET之间数据的存储和获取的。