Twitter 后端系统：从零设计一个高并发的信息流系统，完整搭建对标P8（L5）水准的项目，可用于毕设、简历等

涉及到的重点知识包括：

• Pull & Push 模型分析对比
• 高性能系统必备消息队列 Message Queue 应用场景
• Denormalization 去标准化（冗余存储技术）

涉及的面试难点包括：

• 如何分别测试登录用户和未登录用户？
• 如何做反向查询？
• 如何设计数据库表达？
• 如何让部分用户看到某个新功能，其他用户看到的就是功能？（灰度测试）
• comments的API该如何设计？

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在设计信息流系统时，一般有两种信息流模式：拉(pull)模式 和 推(push)模式，如果去设计一个如 Tweet 的社交网络服务系统：

拉(pull)模式：在 拉(pull)模式，下一个人发帖只在 Tweet 表单中产生一条新记录。

推(push)模式：在 推(push)模式，下一个人发帖除了在 Tweet 表单中产生一条新纪录，还会产生 N 条 NewsFeed 记录，N 是粉丝的个数。

本项目选择使用 推(push)模式，流程图如下：

本项目为 Django 前后端分离项目，以后端 API 开发为主，界面基于 Django REST framework，相关演示图如下：

• 推文模块 Tweet
• 好友关系模块 Friendship
• 信息交互模块 NewsFeed
  • 代码结构中引入 Service 处理 views 和 models 之间的复杂逻辑
• 评论模块 Comment
  • 用 decorators 实现丢失参数检测的，优化代码逻辑
  • 在 Tweet 中带上所有的评论信息
• 点赞模块 Like
  • 设计一个通用的点赞类，可以同时记录对 Tweet 的点赞和对 Comment 的点赞
  • 使用 Serializer 的继承关系避免重复代码
• 用 django-notification 增加评论点赞关注的消息提醒
  • 基于第三方开源项目自定制 API
  • 使用 Service 类包装复杂逻辑
• 图像上传
  • 增加 UserProfile Model 实现头像，昵称等信息的存储
  • django 的 listener 机制
  • OneToOneField
  • Tweet 图像上传
• 翻页 Pagination 与缓存 Cache
  • 实现 user timeline 和 newsfeed 的翻页 Pagination
  • 通过缓存优化好友关系与用户信息
• 使用 Redis 缓存用户推文
  • 获取某个用户的 tweets
  • QuerySet 惰性加载
  • Redis RPUSH 操作
  • 增加 Cache 来加速 NewsFeed 的访问效率
• 增加 Message Queue 来实现 fanout
  • Django 接入消息队列的第三方库：Celery
• 增加限流器 Rate Limiter 用于限制恶意访问和减少不必要的数据库操作
  • 安装 Django RateLimiter 来进行访问频次限制
• ......

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