时间流

Deepseek R1

针对您的需求，建议采用模块化架构设计，以下是一个可扩展的技术方案：

一、技术架构设计

核心模块划分：
- 数据获取层（Platform Adapters）
- 数据转换层（Data Normalizer）
- 缓存层（Cache System）
- 聚合服务层（Aggregation Service）
- 展示层（Timeline UI/API）
推荐技术栈：
- Cloudflare Workers（无服务器方案）或 Node.js + Fastify（自建服务）
- Redis 或 Cloudflare KV 作为缓存
- SQLite 或 PostgreSQL 用于元数据存储

二、具体实现方案

数据模型设计（示例 JSON）：

{
  "id": "platformname_timestamp",
  "type": "movie|book|commit|note|toot",
  "platform": "neodb|github|mastodon|memos",
  "timestamp": "ISO 8601",
  "content": {
    "title": "标题/书名",
    "body": "内容摘要",
    "url": "原始链接",
    "metadata": {} // 平台特有数据
  },
  "tags": ["自定义分类"]
}

平台适配器模式：

// 适配器模板
class PlatformAdapter {
  constructor(config) {
    this.cacheTtl = 3600 // 默认缓存1小时
  }
 
  async fetchData(days) {
    // 实现具体平台API调用
  }
 
  normalize(item) {
    // 转换为统一数据格式
  }
}
 
// 示例NeDB适配器
class NeDBAdapter extends PlatformAdapter {
  async fetchData(days=7) {
    const data = await fetch(`https://neodb/api?days=${days}`);
    return data.map(item => this.normalize(item));
  }
 
  normalize(item) {
    return {
      type: item.category === 'movie' ? 'movie' : 'book',
      // ...其他字段转换
    }
  }
}

缓存策略建议：

按平台设置不同缓存时间：
- 高频平台（Memos/Flomo）：15-30 分钟
- 中频平台（GitHub）：1 小时
- 低频平台（NeDB）：6 小时
使用 ETag/Last-Modified 实现条件请求
建议缓存失效时返回旧数据 + 后台更新

自动更新机制：

// Cloudflare Worker定时任务示例
addEventListener('scheduled', (event) => {
  event.waitUntil(handleScheduled(event))
})
 
async function handleScheduled(event) {
  // 分平台执行更新
  const platforms = ['github', 'mastodon', 'neodb']
  for (const platform of platforms) {
    await refreshCache(platform)
  }
}

三、部署方案对比

方案	优点	缺点
Cloudflare Worker	全球加速、免费额度、内置 KV 存储	调试复杂、执行环境限制
自建 Node 服务	完全可控、灵活扩展	需要维护服务器、需配置反向代理
Vercel	简单部署、自动扩缩容	冷启动延迟、功能受限

四、扩展性实现

新增平台流程：

创建新适配器类
注册到平台配置表

{
  "platforms": {
    "twitter": {
      "adapter": "./adapters/TwitterAdapter",
      "cacheTtl": 900
    }
  }
}

动态分类策略：

// 基于类型自动分类
const TYPE_CATEGORIES = {
  movie: '娱乐',
  book: '学习',
  commit: '开发',
  note: '思考'
}
 
// 自定义标签规则
function applyCustomTags(item) {
  if(item.platform === 'neodb' && item.rating > 4) {
    item.tags.push('推荐作品')
  }
  return item
}

五、推荐更新策略

增量更新：记录最后更新时间戳，每次只拉取新数据
失败重试机制：对失败请求使用指数退避重试
更新频率建议：
- 基础频率：每 30 分钟检查一次更新
- 用户主动请求时强制刷新
- 智能预测：根据历史活跃时段动态调整

六、安全建议

敏感配置管理：
- 使用加密存储（如 Vault/Workers Secret）
- 每个平台单独 API 密钥
请求防护：
- 设置速率限制（如每个 IP 60 次/分钟）
- 验证用户输入的日期范围（限制 max_days）

后续维护建议：

建立平台健康检查仪表盘
实现 webhook 通知机制（当某个平台连续失败时报警）
定期备份分类规则配置
保留原始数据副本用于调试

这个方案可以通过约 200 行核心代码实现基础功能，使用 Cloudflare Workers 部署成本约 $5/月，能支持日均 10 万级数据请求。如需更复杂的处理，建议增加消息队列（如 RabbitMQ）来处理异步数据转换任务。

豆包

以下是一个实现将多个信息发布平台最近 7 天或自定义天数的数据汇总成一个时间流的详细方案：

整体思路

我们将采用模块化的设计，把每个信息发布平台的数据获取和转换逻辑封装成独立的模块，这样可以方便后续扩展新的平台。同时，使用缓存来减少对各个平台的频繁请求，提高性能。最后，将各个平台的数据按照时间排序，生成一个统一的时间流。

实现步骤

1. 项目架构设计

可以使用 Node.js 来实现一个自己部署的服务，因为它易于扩展和管理。项目结构如下：

project/
│
├── config/           # 配置文件目录
│   └── platforms.js  # 平台配置文件
├── platforms/        # 平台数据获取和转换模块目录
│   ├── memos.js
│   ├── flomo.js
│   ├── github.js
│   ├── neodb.js
│   └── mastodon.js
├── cache/            # 缓存模块目录
│   └── cache.js
├── app.js            # 主应用文件
└── package.json      # 项目依赖文件

2. 配置文件

在 config/platforms.js 中配置各个平台的信息，包括 API 地址、认证信息等：

module.exports = {
  memos: {
    apiUrl: 'https://your-memos-api-url',
    // 其他认证信息
  },
  flomo: {
    apiUrl: 'https://your-flomo-api-url',
    // 其他认证信息
  },
  github: {
    apiUrl: 'https://api.github.com',
    token: 'your-github-token'
  },
  neodb: {
    apiUrl: 'https://your-neodb-api-url',
    // 其他认证信息
  },
  mastodon: {
    apiUrl: 'https://your-mastodon-instance-url',
    accessToken: 'your-mastodon-access-token'
  }
};

3. 平台数据获取和转换模块

在 platforms 目录下为每个平台创建一个模块，以 github.js 为例：

const axios = require('axios');
const config = require('../config/platforms');
 
async function getGithubData(days) {
  const since = new Date();
  since.setDate(since.getDate() - days);
  const sinceStr = since.toISOString();
 
  try {
    const response = await axios.get(`${config.github.apiUrl}/users/your-username/events`, {
      headers: {
        Authorization: `Bearer ${config.github.token}`
      },
      params: {
        since: sinceStr
      }
    });
 
    return response.data.map(event => ({
      type: 'github_activity',
      date: new Date(event.created_at),
      content: event.type
    }));
  } catch (error) {
    console.error('Error fetching Github data:', error);
    return [];
  }
}
 
module.exports = {
  getGithubData
};

4. 缓存模块

在 cache/ 目录下创建 cache.js 来管理缓存：

const NodeCache = require('node-cache');
const myCache = new NodeCache({ stdTTL: 3600 }); // 缓存有效期为 1 小时
 
async function getCachedData(key, fetchFunction, days) {
  let data = myCache.get(key);
  if (!data) {
    data = await fetchFunction(days);
    myCache.set(key, data);
  }
  return data;
}
 
module.exports = {
  getCachedData
};

5. 主应用文件

在 app.js 中实现数据汇总逻辑：

const memos = require('./platforms/memos');
const flomo = require('./platforms/flomo');
const github = require('./platforms/github');
const neodb = require('./platforms/neodb');
const mastodon = require('./platforms/mastodon');
const cache = require('./cache/cache');
 
async function getCombinedData(days) {
  const [memosData, flomoData, githubData, neodbData, mastodonData] = await Promise.all([
    cache.getCachedData('memos', memos.getMemosData, days),
    cache.getCachedData('flomo', flomo.getFlomoData, days),
    cache.getCachedData('github', github.getGithubData, days),
    cache.getCachedData('neodb', neodb.getNeodbData, days),
    cache.getCachedData('mastodon', mastodon.getMastodonData, days)
  ]);
 
  const allData = [...memosData, ...flomoData, ...githubData, ...neodbData, ...mastodonData];
  allData.sort((a, b) => b.date - a.date);
 
  return allData;
}
 
// 示例：获取最近 7 天的数据
getCombinedData(7).then(data => {
  console.log(data);
});

关于缓存和更新频率

缓存的必要性：使用缓存可以减少对各个平台 API 的频繁请求，降低网络开销，提高响应速度。特别是对于一些数据更新不频繁的平台，缓存可以显著提高性能。
更新频率：建议将缓存的有效期设置为 1 小时（如上述代码中的 stdTTL: 3600）。这样既可以保证数据的相对实时性，又能避免过于频繁地请求数据。如果某些平台的数据更新非常频繁，可以适当缩短缓存有效期；反之，如果数据更新很慢，可以延长缓存有效期。

扩展性

要添加新的平台，只需要在 config/platforms.js 中添加该平台的配置信息，然后在 platforms 目录下创建一个新的模块，实现数据获取和转换逻辑。最后，在 app.js 中调用新模块的函数即可。

使用 Cloudflare Workers 实现

如果想使用 Cloudflare Workers 实现，可以将上述代码进行适当的调整，将 Node.js 的一些模块替换为 Workers 支持的模块，如使用 fetch 代替 axios。同时，使用 Workers KV 来实现缓存功能。具体实现细节可以参考 Cloudflare Workers 的官方文档。

通过以上方案，你可以方便地将多个信息发布平台的数据汇总成一个时间流，并且具有良好的扩展性和性能。

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