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!：）

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!：）

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。

事件流最大的问题是可见性和性能;您需要将显示的事件限制为只显示该特定用户感兴趣的事件，并且需要保持整理和识别这些事件所需的时间。我建立了一个小型的社交网络;我发现，在小范围内，在数据库中保留“事件”表是可行的，但在中等负载下就会出现性能问题。

对于较大的消息流和用户，最好使用消息传递系统，将事件作为消息发送到单个配置文件。这意味着您不能很容易地订阅人们的事件流，也不能很容易地查看以前的事件，但是当您需要为特定用户呈现流时，您只是呈现了一小组消息。

I believe this was Twitter's original design flaw- I remember reading that they were hitting the database to pull in and filter their events. This had everything to do with architecture and nothing to do with Rails, which (unfortunately) gave birth to the "ruby doesn't scale" meme. I recently saw a presentation where the developer used Amazon's Simple Queue Service as their messaging backend for a twitter-like application that would have far higher scaling capabilities- it may be worth looking into SQS as part of your system, if your loads are high enough.

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

我在几个月前解决了这个问题，但我认为我的实现太基础了。 我创建了以下模型:

HISTORY_TYPE

ID           - The id of the history type
NAME         - The name (type of the history)
DESCRIPTION  - A description

HISTORY_MESSAGES

ID
HISTORY_TYPE - A message of history belongs to a history type
MESSAGE      - The message to print, I put variables to be replaced by the actual values

HISTORY_ACTIVITY

ID
MESSAGE_ID    - The message ID to use
VALUES        - The data to use

例子

MESSAGE_ID_1 => "User %{user} created a new entry"
ACTIVITY_ID_1 => MESSAGE_ID = 1, VALUES = {user: "Rodrigo"}