在互联网领域，Feed流产品已被广泛应用于各种主流应用中，例如我们每天都会使用的朋友圈、微博，还有头条的资讯推荐、抖音快手的短视频推荐等。本技术解决方案从Feed流系统分析、方案对比、方案实现、方案扩展等维度全面讲解如何打造一个千万级Feed流系统。 Feed流介绍
介绍如何使用表格存储的主键增列功能优化高并发IM系统架构。 背景 在构建社交IM和朋友圈应用时，最基本的需求是将用户发送的消息和朋友
本文为您介绍使用表格存储和Flink实现交易数据实时统计的样例场景、架构设计和实现方案。 背景信息 在金融市场、电子商务和支付系统等领域，交易数据的实时统计具有重要的意义。它不仅能够提供精准的数据分析结果，帮助用户及时掌握业务动态并优化运营策略，同时也为风险管理、市场趋势的预测等提供了可靠的参考依据
根据Feed流中的数据类型，本文分别设计系统存储、同步与元数据方案。不同类型的Feed流产品架构存在差异，本文设计的产品是基于单向关系的时间排序Feed流，类似于微博。 存储 Feed流系统中的存储库主要存放具体的用户Feed消息，而Feed消息具备以下特点：
在前文的方案与架构基础上，本文介绍如何使用表格存储的Timeline模型实现Feed流系统的存储与同步功能。 模型介绍 本文使用表格存储作为存储和同步系统，并主要使用Timeline模型、基于推模式进行同步。 表格存储消息（Timeline）模型是针对消息数据场景所设计的，能够满足消息数据场
本文介绍Feed流系统的两种扩展模型：推拉结合方案和加入排序后的Rank流方案。 推拉结合方案 虽然使用推模式可以满足Feed流系统需求，但随着用户数量增长，数据量也急剧增长。在推模式的工作下，数据量会膨胀得更多。针对这个缺点，可以考虑采用推拉结合的推动方案。
本文主要为您介绍搭建海量智能元数据管理系统的技术点以及使用表格存储搭建智能元数据管理系统的方案。 用户存储海量的文档、媒体文件等数据的同时，对文件元数据（Meta）的管理不可或缺。元数据拥有多维度的字段信息，基本信息包含文件大小、创建时间、用户等。随着人工智能的发展，通过AI技术提取文件核心要素也成
本文为您介绍使用表格存储搭建海量智能元数据管理系统前的准备工作。 开通服务并创建实例 实例是您使用和管理表格存
本文主要介绍如何使用表格存储搭建海量智能元数据管理系统。 前提条件 已完成准备工作。
本章节主要介绍现代IM系统中的消息系统架构以及基于表格存储（Tablestore）自研的Timeline模型构建的消息系统。基于Timeline构建的现代消息系统能够同时支持消息系统的多种特性，包括多端同步、消息漫游和在线检索，在性能和规模上能够实现全量消息云端存储和索引、百万TPS写入以及毫秒级延
