注：微博、微博、知乎、今日头条，为什么我们媒体在这些APP上花费的时间总是很多？到底是什么样的魔力所致？通过文章来一窥究竟吧。

从结构来看，这些社交和资讯类app中，都使用了feed流。feed流是一个信息出口，想要与他人或资讯建立连接，只需要刷新这一个动作，即可获得大量所需，而且不停在更新，可谓杀时间好手，令人沉溺。想要设计好feed流页面，对feed流的概念，模式进行了解是十分须要的。

Feed，源自早期的RSS。

是一种呈现内容给用户并持续更新的方式，用户可以选择订阅多个资源，网站提供feed 网址 ，用户将feed网址登记到阅读器里，在阅读器里形成的聚合页就是feed流。

2006 年 Facebook重新定义了feed，叫News Feed，我们如今广泛使用的模式和这个类似。它有几个特点：

订阅源不再是某个内容，而是生产内容的人/团体。订阅中通常夹杂非订阅内容，好比热门保举，广告。

内容也不再严格根据timeline，广泛使用智能feed排序。新的feed流刻意不再需要主动搜索，而是主动呈现琳琅满目的内容。它对我们了如指掌，给我们想了解的，让我们不竭的刷新沉溺于此。

对于用户来说这样一个超简单高效的了解内容方式，对于设计者来说，却是绞尽脑汁。

推（Push）

拉（Pull）

推拉结合（Hybrid）

以微博来举例：

当一个用户触发行为（好比发微博），自身行为记录到行为表中，同时也对应到这个用户的粉丝表，为每个粉丝插入一条feed。但是对于粉丝过万的大V，，为每个粉丝插入一条feed对存储数据成本很大。

当一个用户（特别是关注了很多人的）触发行为的时，拉取本身动态，检索用户的关注表，然后按照关注表检索新发的feed。如果一个用户关注过多的时候，查询该用户的关注列表也是有很大数据成本。

在线推，离线拉：

大V发动态，只同步发布动态给同时在线的粉丝，离线的粉丝上线后，再去拉取动态。来完成推与拉。

按时推，离线拉：

大V发动态之后，以常驻进程的方式按时推送到粉丝动态表。

智能排序基于趋势trending、热门hot、用户生产UGC 、编纂保举PGC、相似Similarity等等因素综合考虑，随着技术的进步智能算法将会更加懂得用户的爱好。

就像现在的Feed流广告，软到已经不难么讨厌甚至有些安利你愿意吃下，就像原生内容。能够很好的减少用户的信息过载问题。好比新浪微博。

本文不做技术性的展开。主要讨论设计方面，下面按照这些应用的feed流界面设计来探讨下用户在什么情况的诉求是什么，设计者想要推行什么。