随着移动互联网的飞速发展，大多数人已经习惯于使用手机获取各类信息。然而，信息量不断增加，各种低质量的重复信息正在严重影响用户体验。所谓信息流性能优化，就是用“大数据+人工”的方式来控制展示在用户面前的信息的数量和质量。

在本文中，新浪微博客户端Feed组技术专家张善录将为大家解读微博信息流优化方案。主要包括三个部分：流媒体服务、性能优化、性能监控。

流媒体服务

微博信息流承载着视频、直播、文章等多种服务，信息流与这些服务之间的耦合相当严重。这种关系不仅导致信息流维护成本的增加，也在一定程度上影响了业务端的发展。

为了解决上述问题，微博开发了一个流媒体服务框架，主要有两个目标：一是解决耦合问题，实现业务插件化，二是支持内部其他流媒体页面的快速开发微博。

是这个模型的关键对象。一方面负责管理View的状态，另一方面负责将View中的事件打包成一个。用于描述一个业务事件，它包括类型和数据，最终会交给一个处理，负责处理具体的业务逻辑。

因为View不处理具体的业务逻辑，所以具有很好的复用性。在不同的页面中，具体的业务逻辑往往是不同的，替换即可。

流服务不仅解决了耦合问题，也为性能优化打下了良好的基础。

性能优化

一条微博从上到下分为 16 个区域，包括标题、文本、视频、标签和底部按钮。其中，比较特殊的区域包括转发微博区和卡片区。转发微博区显示用户转发的微博，也可以从上到下分为16个区域；卡片区可以展示视频、直播、大图等。不同类型的微博卡片显示不同。目前，卡片区大概有30多种。

可以看出微博视图非常复杂，导致视图更深，开销更高。我们解决这些问题的思路是化繁为简，将微博按照上述划分的区域一一对应的视图进行拆分信息流优化，同时创建每个拆分视图。

拆分完成后，为了解决微博点击和背景的整体问题，我们定义了将点击事件、背景等信息放入其中进行处理的概念。

为了优化开销，微博在会议线程中对耗时的业务逻辑进行了预处理。

另外，对于一些创建成本高的视图，微博开发了预加载视图的机制。创建完成后，根据配置判断是否需要预加载相应的视图，这样就可以直接从中创建视图。获得。

性能监控

性能监控系统可以发现和定位性能问题，评估优化效果。微博性能监控主要包括CPU、内存、FPS、卡顿。

性能监控将贯穿微博发展过程中的每一个环节。在开发阶段，可以使用性能监控系统实时查看性能状态；代码升级阶段会有自动化性能测试，防止有问题的代码进入版本；内测阶段会有性能报告来评估新版本的性能问题；上线后信息流优化，可以帮助解决问题。用户的性能问题。

对于微博信息流优化实践，您认为有哪些值得学习和改进的地方？欢迎留言表达您的意见

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