悠悠楠杉
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使用Go语言开发高性能RSS聚合服务
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考虑到不同源的字段命名差异，解析层需具备一定的容错能力。例如，某些源使用<description>作为摘要，而正文藏在<content:encoded>中；有些则完全省略发布时间，此时可回退到<lastBuildDate>或抓取时间。通过灵活的字段映射策略，确保尽可能多地提取有效信息。
数据存储与去重机制
解析后的条目需写入数据库。我们推荐使用PostgreSQL或SQLite，配合GORM等ORM工具简化操作。关键在于去重——同一文章可能因缓存更新被多次抓取。为此，每条记录生成唯一指纹，通常由“源ID + 原文链接”或内容哈希构成，并建立唯一索引，防止重复入库。
为了提升查询性能，对标题、关键词、描述和正文建立全文索引。用户可通过关键词快速检索历史内容。此外，定期清理过期条目（如保留最近三个月）可控制数据规模，维持系统响应速度。
性能优化与可观测性
在高并发场景下，盲目并发可能导致目标服务器压力过大甚至被封禁。因此，我们引入限流机制，使用golang.org/x/time/rate包控制每秒请求数。同时，维护各源的健康状态，对连续失败的源自动延长抓取间隔，实现动态降级。
日志记录和监控不可或缺。通过zap或logrus输出结构化日志，结合Prometheus收集抓取成功率、延迟、吞吐量等指标，便于及时发现异常。对于关键错误，如解析失败或数据库写入异常，应触发告警通知。
结语
Go语言的并发模型与简洁生态，使其成为构建RSS聚合服务的绝佳选择。通过合理的设计与优化，我们不仅能实现高效的源抓取与内容聚合，还能为用户提供稳定、低延迟的阅读体验。随着订阅数量增长，系统可进一步引入消息队列、分布式调度等机制，迈向更高层次的可扩展性。
