课上老师说如果celebrity 的 followers 很多， push model 中的 async job fanout 会拖垮系统。 可否在这个job之后加个distributed service 来去写每一个follower 的 信息到feed table 中：
另外一种类似做法是不添加这个distributed writers, async job 在写每个follwer 的数据时fire and forget， NoSQL 数据库一般应该都可以分布式处理每条要添加的数据，所以应该也会scale.
这里的 async job 跟你说的 distributed worker 起到的作用是一样的，就是并行 update 不同 follower 的 feed message。当有大型 fanout 发生的时候，我们需要写的数据库的行数是固定过的，follow 越多，写得就越多，我们并不想在短时间内做这么多写 (Bursty Traffic)，因为 NoSQL database 每秒写 QPS 是有上限的。因此 Hybrid approach 在这里更合适。
课上说这个feed table是按照user_id来partition的， 而里边的user_id实际上就是follower_id, 所以如果fanout 的 follower 很多， 分摊到casandra每台机器上的应该比较少吧？ 而且如果每台机器无法处理traffic 还可以增加机器数，极端情况下对于1M 的 follower, 如果casandra机群也有1M 那么每台的写qps 就差不多是 1/s?
我又想了下，这样处理的问题是不是比较浪费，因为用户上传照片并不频繁，加了那么多机器多数时间会闲置？
你理解是对的。增加机器数量肯定能解决问题，只是不经济，特别是买了很多机器只是为了应对 Peak traffic。
