状态扩散的推拉分层策略：按实时性要求分层，而非一刀切

用户上线这样一个简单的状态变更，在社交网络场景下会带来惊人的扩散规模——比如一个有100个好友、加入了10个群（每群100人）的用户上线，状态变更理论上需要通知1100人。如果对所有需要通知的对象都用同一种方式（比如统一主动推送）来同步，要么造成巨大的瞬时推送压力，要么因为批量处理而牺牲部分场景的实时性。IM系统的常见做法是按”这类关系对实时性的要求”把通知对象分成不同层次，采用不同的扩散策略：对好友关系（实时性要求很高，好友上线用户往往希望第一时间看到）采用主动推送模式；对群成员关系（实时性要求相对不高，群里某人上线不需要被每个成员立刻感知）采用被动拉取模式，等群成员下次有交互或查询时才获取最新状态。这个”推拉分层”的设计模式并不局限于IM场景，Feed流、微博等大扇出场景也普遍采用同样的思路——本质是承认”用统一的强实时性方式处理所有下游”在扇出规模大时代价过高，主动按下游对实时性的真实需求分层，把有限的实时推送能力优先分配给真正需要的场景，其余场景改用成本更低的被动获取。