Feed流的推拉存储模式如何选择？

上两篇文章《Feed流的推拉存储模式之推模式设计思路》和《Feed流的推拉存储模式之拉模式设计思路》都讲解了关于feed流的解决方案，那么基于这两个方案如何选择呢？个人认为如下：

1、如果是小型应用场景的话，同时关注不是很多的话，则可以选择推的模式，如果企业没有专门的dba的话，可以先使用云数据库来保证稳定问题。

2、如果是中型应用场景的话，同时关注有很多的话，可以考虑选择拉的模式，这里选择数据库的话就要多考虑一下。

3、如果是大型应用场景的话，同时关注有很多的话，可以考虑推和拉的模式一起，这里整个模式结合的方案如下：

1）通过打用户标签的方式设定阈值，满足这个阈值条件的人，我们设定为活跃用户，这些活跃用户的话，我们就使用拉的方式。

2）如果当前用户为不活跃用户，则我们直接使用推的模式即可。

3）在查询的时候根据阈值查询出一种数据，分别为活跃和非活跃的用户。然后根据活跃用户规则使用拉的方式查询出10条数据，在根据非活跃用户规则使用推的方式查询出10条数据，然后再内存中进行排序即可。

对于推或者拉这两个方式我们总体的方案思路就是上面介绍的，在实际做的时候还是会遇到很多问，这个只能出现问题再解决。