我很想听听你对实现社交活动流的最佳方式(Facebook就是最著名的例子)的看法。涉及的问题/挑战有:
不同类型的活动(张贴，评论..) 不同类型的对象(帖子，评论，照片..) 1-n个不同角色的用户(“用户x回复了用户y对用户Z帖子的评论”) 同一活动项的不同视图(“您评论了..”vs。“你的朋友x评论”vs。"用户x评论说.."3个“评论”活动的表示)
. .还有更多，特别是如果你把它提高到一个高度复杂的水平，比如，把几个活动项目合并成一个(“用户x, y和z评论了那张照片”)。
任何关于模式、论文等关于最灵活、有效和强大的方法来实现这样一个系统、数据模型等的想法或建议都将受到欢迎。
尽管大多数问题与平台无关，但我最终有可能在Ruby on Rails上实现这样一个系统
当前回答
如果您愿意使用单独的软件，我建议使用Graphity服务器，它完全解决了活动流的问题(构建在neo4j图形数据库之上)。
算法已经作为一个独立的REST服务器实现，因此您可以托管自己的服务器来交付活动流:http://www.rene-pickhardt.de/graphity-server-for-social-activity-streams-released-gplv3/
在论文和基准测试中，我展示了检索新闻流只依赖于你想要检索的条目的数量，而没有任何冗余，你会从反规范化数据中得到:
http://www.rene-pickhardt.de/graphity-an-efficient-graph-model-for-retrieving-the-top-k-news-feeds-for-users-in-social-networks/
在上面的链接中，您可以找到屏幕视频和这种方法的基准测试(显示graphity能够每秒检索超过10k个流)。
其他回答
这是一个很好的演示，概述了Etsy.com是如何构建他们的活动流的。这是我在这个主题上找到的最好的例子，尽管它不是特定于rails的。
http://www.slideshare.net/danmckinley/etsy-activity-feeds-architecture
我创建了这样一个系统，我采取了这样的方法:
数据库表中包含以下列:id、userId、类型、数据、时间。
userId是生成活动的用户 type是活动的类型(即写博客，添加照片，评论用户照片) Data是一个带有活动元数据的序列化对象，您可以在其中放入任何您想要的内容
这限制了用户、时间和活动类型的搜索/查找，但在facebook类型的活动提要中，这并不是真正的限制。如果表上有正确的索引，查找就会很快。
在这种设计中，您必须决定每种类型的事件需要什么样的元数据。例如，新照片的feed活动可以是这样的:
{id:1, userId:1, type:PHOTO, time:2008-10-15 12:00:00, data:{photoId:2089, photoName:A trip to the beach}}
可以看到，虽然照片的名称肯定存储在包含照片的其他表中，我可以从那里检索名称，但我将在元数据字段中复制名称，因为如果想加快速度，您不希望对其他数据库表进行任何连接。为了显示50个不同用户的200个不同事件，你需要速度。
然后我有一些类，这些类扩展了一个基本的FeedActivity类，用于呈现不同类型的活动条目。事件分组也将在呈现代码中构建，以避免数据库的复杂性。
After implementing activity streams to enable social feeds, microblogging, and collaboration features in several applications, I realized that the base functionality is quite common and could be turned into an external service that you utilize via an API. If you are building the stream into a production application and do not have unique or deeply complex needs, utilizing a proven service may be the best way to go. I would definitely recommend this for production applications over rolling your own simple solution on top of a relational database.
我的公司collaboration (http://www.collabinate.com)就是从这种实现中发展出来的，我们在图形数据库上实现了一个可伸缩的高性能活动流引擎来实现它。实际上，我们使用了Graphity算法的变体(改编自@RenePickhardt的早期工作，他也在这里提供了答案)来构建引擎。
如果您希望自己托管引擎或需要特殊功能，其核心代码实际上是非商业用途的开源代码，因此欢迎您查看。
我使用了与heyman类似的方法——一个非规范化的表，其中包含将在给定的活动流中显示的所有数据。它适用于活动有限的小型站点。
如上所述，随着站点的增长，它很可能面临可伸缩性问题。就我个人而言，我现在并不担心规模问题。我以后再考虑这个问题。
Facebook显然在扩展方面做得很好，所以我建议你阅读他们的工程博客，因为它有大量的好内容——> http://www.facebook.com/notes.php?id=9445547199
I have been looking into better solutions than the denormalized table I mentioned above. Another way I have found of accomplishing this is to condense all the content that would be in a given activity stream into a single row. It could be stored in XML, JSON, or some serialized format that could be read by your application. The update process would be simple too. Upon activity, place the new activity into a queue (perhaps using Amazon SQS or something else) and then continually poll the queue for the next item. Grab that item, parse it, and place its contents in the appropriate feed object stored in the database.
这种方法的优点是，每当请求特定提要时，您只需要读取一个数据库表，而不是获取一系列表。此外，它允许您维护一个有限的活动列表，因为每当您更新列表时，您可能会弹出最古老的活动项。
希望这能有所帮助!：）
如果您愿意使用单独的软件，我建议使用Graphity服务器，它完全解决了活动流的问题(构建在neo4j图形数据库之上)。
算法已经作为一个独立的REST服务器实现，因此您可以托管自己的服务器来交付活动流:http://www.rene-pickhardt.de/graphity-server-for-social-activity-streams-released-gplv3/
在论文和基准测试中，我展示了检索新闻流只依赖于你想要检索的条目的数量，而没有任何冗余，你会从反规范化数据中得到:
http://www.rene-pickhardt.de/graphity-an-efficient-graph-model-for-retrieving-the-top-k-news-feeds-for-users-in-social-networks/
在上面的链接中，您可以找到屏幕视频和这种方法的基准测试(显示graphity能够每秒检索超过10k个流)。
