语聊房开发中用户关注列表排序的那些事儿

作为一个开发者，当你接到”给语聊房做个用户关注列表排序功能”的需求时，第一反应可能是：这玩意儿有什么难的？不就是按时间排序吗？或者按活跃度排一排？等我真正上手做了才发现，这东西的水比我想象的要深得多。今天我就把自己踩过的坑、学到的东西都倒出来聊聊，希望对正在做类似功能的你有点帮助。

先说个事儿吧。去年我参与了一个语聊房项目，开发初期我们对关注列表的排序特别随意，就是简单的按关注时间倒序。用户关注的第一个人显示在最上面，最后关注的垫底。当时觉得挺合理的，结果产品同学跑过来问：为什么有些用户明明在线，我们平台的大佬反而排在后面？这时候我才意识到，排序这事儿表面上是技术问题，实际上是用户体验问题。用户觉得谁重要，谁就应该排在前面，而不是系统觉得谁重要。

为什么排序看似简单却暗藏玄机

你可能会想，排序嘛，不就是比大小吗？时间大的排前面，活跃度高的排前面，这有什么难的？问题在于，用户关注列表从来就不是单一维度的事情。一个用户可能同时具备很多属性：最近互动过吗？在线状态怎么样？是不是我常去的那几个房间的主播？这些因素怎么权衡？权重怎么分配？每个用户的偏好还不一样，这就让排序变得复杂起来了。

更重要的是，语聊房是个实时互动的场景。用户关注列表不是静态的，而是时刻在变化的。上午你刚关注了一个主播，下午她可能就换了个时间段直播；晚上你跟某个聊友聊得热火朝天，第二天她可能就排到了你关注列表的第一位。如果排序算法不够灵活，用户就会觉得这个系统”不聪明”，用起来别扭。

排序背后的核心逻辑

在说具体的算法之前，我们先想清楚一个本质问题：用户为什么要在意关注列表的排序？说白了，用户打开关注列表，是为了快速找到自己想互动的人。如果要找三四个才能找到想要的，那这个排序就是失败的。所以排序的核心目标应该是降低用户的决策成本，让最重要的那个人总是出现在最显眼的位置。

那怎么判断谁是最重要的呢？在语聊房这个场景下，我们通常会考察几个维度：

• 互动频率：你们之前一起聊过多少次天
• 最近互动时间：上次一起聊天是什么时候
• 在线状态：对方现在是否在房间里
• 用户偏好：用户自己有没有设置过特别关注
• 活跃度：对方是不是经常上线

这些维度不是同等重要的，它们之间需要有一个权重分配。这个权重怎么定？说实话，没有标准答案。我的经验是先做减法，不要一上来就加太多维度，先把最核心的两三个因素做好用起来，后面再慢慢迭代。

聊聊几种常见的排序策略

说到具体的排序策略，我总结了一下，市面上大概有几种做法，各有优缺点。

按时间排序

这是最基础的策略，按照用户关注的时间倒序排列。优点是逻辑简单，实现起来没难度；缺点是完全没有考虑用户的真实需求。一个用户可能刚关注了一个新主播，只是为了进她的房间看看，但这个新关注反而把用户真正的好朋友挤到了下面。在语聊房这种强社交场景下，时间排序的体验通常是比较差的。

按活跃度排序

活跃度排序会根据被关注用户的在线时长、发言频率等指标来排序。用户关注的人越活跃，排名越靠前。这个策略的优点是，用户打开列表看到的都是”活人”，而不是可能已经很久不上线的僵尸号。缺点是对于一些比较低调但用户真正喜欢的人，可能反而被排在后面。比如某个用户就喜欢跟一个不爱说话但很聊得来的朋友玩，按照活跃度排序的话，这个朋友可能永远排不到前面。

按互动深度排序

这个策略会计算用户与被关注者之间的互动数据，包括私聊次数、共同房间的聊天频次、礼物赠送记录等。互动越多，排名越靠前。在语聊房这种场景下，这个策略往往效果比较好，因为它真正反映的是用户之间的关系强度。但问题是计算量比较大，尤其是当用户关注了几百个人的时候，每一次排序请求都要重新计算所有用户的互动分数，服务器压力不小。

混合排序

现在很多系统都会采用混合排序策略，把多个维度加权计算出一个综合分数。比如：综合分数 = 互动深度分数 × 0.5 + 活跃度分数 × 0.3 + 时间衰减因子 × 0.2。这样既考虑了用户之间的关系，又考虑了对方的当前状态，还兼顾了新关注不至于被完全淹没。

这种混合排序的关键在于权重的设置。到底哪个因素更重要？这个问题需要结合产品定位和用户数据来回答。我的做法是先拍一个初始值，比如互动占五成、活跃占三成、时间占两成，然后上线后看用户反馈和数据分析，再慢慢调整。

语聊房场景下的特殊考量

除了通用的排序逻辑，语聊房还有一些特殊场景需要处理。这些问题如果你在设计阶段没想到，后面可能会比较被动。

实时性要求

语聊房是一个实时性很强的场景。用户在刷关注列表的时候，可能同时有几十个人在不同的房间里进进出出。如果排序结果有明显的延迟，比如用户刚跟某个朋友说完话，打开关注列表发现她还是离线状态，体验就会很差。所以排序系统需要能够快速响应状态变化，不能完全依赖离线的定时计算。

这里我想分享一个血的教训。我们在早期实现的时候，为了省事儿，排序分数是每小时计算一次，然后缓存起来。用户请求来的时候直接返回缓存的结果。结果产品同学测试的时候发现，她刚跟一个朋友互动完，那个朋友的状态更新要等四五十分钟才能体现在排序上。这个问题暴露之后，我们重构了排序逻辑，把在线状态这种高频变化的因素做成了实时查询，而互动分数这些相对稳定的指标继续用缓存。

用户自定义排序

有些用户会有特殊的需求，比如我就是想把某个人置顶。这时候系统需要支持”特别关注”或者”置顶”的功能。这个功能看似简单，但实现起来有几个点要注意：置顶的用户和普通用户的关系怎么处理？置顶的人排序分数无论什么时候都是最高吗？如果同时置顶多个人，他们之间怎么排序？

我们的做法是设置两个”轨道”，置顶的用户在一个轨道里按特定规则排序，剩下的用户在另一个轨道里按常规规则排序。展示的时候，置顶轨道的结果永远在普通轨道前面。这样既尊重了用户的主动选择，又不会让普通用户的排序逻辑太复杂。

房间状态联动

p>在语聊房场景下，用户关注的列表不仅要显示人的状态，还可能要显示人所在的房间状态。比如某个用户正在一个热房间里HIGH，这时候把她排得靠前一些，其实是符合用户需求的——因为用户可能也想进去凑热闹。但反过来，如果一个用户正在一个很冷清的房间里发呆，把她排到前面反而可能会让关注者失望：进去之后发现没什么人，多尴尬。

所以房间状态也是排序因素之一。我们的做法是给每个关注对象关联她当前所在的房间，然后综合考虑房间的在线人数、活跃度等因素，对排序分数做一个增强或削弱。

技术实现上的几个关键点

说完产品和逻辑层面的东西，我们来聊聊技术实现。这里不深入代码细节，只说几个我觉得比较重要的技术决策。

数据存储与读取

用户关注列表的数据量可能很大。一个活跃用户可能关注几百甚至上千人，如果每个人都要实时计算排序分数，数据库查询量会非常大。我们的做法是维护一个专门的”排序分”字段，定期批量更新，而不是每次排序请求都实时计算。

具体来说，我们会建一张用户关注关系表，里面包含关注者ID、被关注者ID、关注时间、互动计数等基础字段。然后每天凌晨跑一个任务，计算每个用户关注的所有人的排序分，更新到缓存里。排序请求来的时候，直接读取缓存的分数进行排序，这样响应速度会快很多。

当然，这种方案有延迟的问题。所以我们会对高频变化的因素做特殊处理。比如在线状态，我们会在用户上线/下线的时候实时更新到一个内存缓存里，排序的时候优先查这个缓存，而不是数据库。

排序算法的选择

如果你的用户关注列表比较短，比如只有几十个人，用简单的快速排序或归并排序就够了。但如果列表很长，比如几千人，就需要考虑更高效的算法。实际上，大多数情况下我们并不需要对整个列表完全排序——用户通常只看前20到50个人。所以可以采用部分排序的策略，只排出前N名，后面的保持默认顺序，这样可以节省很多计算资源。

另外，分布式场景下如果数据量大，可能需要考虑并行计算。不过对于语聊房这种场景，我认为单机排序足够了，除非你的用户量级非常大。

AB测试与迭代

排序策略的效果很难预先评估，最好的办法是上线后做AB测试。我们会把用户随机分成两组，一组用A策略，一组用B策略，然后对比关键指标比如关注列表的点击率、用户停留时长、互动转化率等。通过数据来验证哪个策略更好，然后再逐步推广。

这里有个小建议：排序策略的调整不要太快。用户的习惯养成需要时间，如果你频繁改策略，用户会困惑，也会让数据变得不可信。一般建议至少观察一到两周再下结论。

可能会遇到的坑

做排序功能这段时间，我踩过不少坑。把它们写出来，希望你能避开。

第一个坑是冷启动问题。一个新用户刚注册，关注列表是空的，或者只有几个人。这时候排序怎么做？如果只按时间排序，新关注的永远排第一，体验很单调。我们的做法是给新用户推荐一些平台热门的主播填充到列表里，同时在排序上做一点随机性，让用户每次打开都有新鲜感。随着用户的使用数据积累，再逐渐过渡到基于个人行为的排序。

第二个坑是分数趋同问题。如果计算分数的公式设计得不好，很多用户的分数会慢慢趋同，排序结果就变得很”平”，失去区分度。比如某个用户跟一百个人都聊过天，每个人的互动次数都差不多，这时候怎么排序？所以公式设计要能够放大差异，让真正高互动和低互动的用户有明显的分差。

第三个坑是时效性与准确性的平衡。前面说过，互动数据如果实时计算压力太大，但更新不及时体验又不好。这个平衡需要根据业务实际情况来把握。我的经验是先把时效性要求高的因素（在线状态、房间状态）和要求低的因素（互动总数）分开处理，不要混在一起。

写在最后

回过头来看，用户关注列表排序这个功能，表面上是一个技术问题，实际上是产品和运营的综合问题。技术实现固然重要，但更重要的是理解用户到底想要什么。

在声网的技术实践中，我们发现好的排序不是把”最对”的排在最前面，而是把”用户此刻最可能需要”的排在最前面。这需要持续的数据分析、用户调研和迭代优化。没有一劳永逸的方案，只有不断进化的系统。

如果你正在开发语聊房的相关功能，我建议不要一上来就追求完美的排序算法，先把基础的做出来上线，然后根据用户反馈慢慢调优。排序这种功能，只有跟真实用户打交道，才能知道什么才是好的排序。

好了，今天就聊到这里。如果你有什么想法或问题，欢迎交流。