实现Firebase通知：优化调用次数以减少读取量

我正尝试用Firebase/FCM实现通知系统，遇到了性能成本问题：基于时区、由cron触发的通知用户筛选方案会产生大量读取请求。

用户功能需求：允许用户选择每周的日期和固定时间接收提醒通知。

现有实现方案：
后端用JSON对象存储配置，以userid为键，值包含通知的日期、时间及时区：

{
  "userid1": {
    "days": ["Monday","Tuesday","Wednesday"],
    "time": "20:00",
    "timezone": "America/New_York"
  },
  "userid2": {
    "days": ["Sunday","Tuesday","Wednesday"],
    "time": "21:00",
    "timezone": "Europe/London"
  },
  ...
}

这种存储方式能避免夏令时问题，但我原本计划每15分钟运行一次定时函数，查询符合当前时间窗口的用户并发送通知。

核心问题：由于时间和时区分开存储，每次定时任务都需要遍历所有用户记录。假设有1000名用户，每天会产生96000次（1000424）读取请求，成本过高。

补充说明：每个用户的通知配置包含星期、时区和本地时间，本地时间+时区需转换为UTC时间才能筛选，但受夏令时影响，无法提前完成固定转换。

标准实现方案 #

1. 反向构建可查询索引 #

不要以userid为唯一键，而是构建**「UTC时间窗口+星期」为键**的索引结构，示例：

{
  "utc_14_00_monday": ["userid1", "userid3"],
  "utc_20_00_tuesday": ["userid1", "userid2"],
  ...
}

• 每周定时更新（比如周日）：遍历所有用户，根据其本地时间+时区+星期，计算对应的15分钟UTC时间窗口，将userid添加到对应索引键下。夏令时变化时，每周更新会自动修正UTC偏移。
• 定时任务触发时，直接查询当前UTC时间窗口+对应星期的索引键，快速获取目标用户列表，无需全量读取。

2. 利用Firebase时区调度能力 #

Firebase Cloud Functions支持指定时区触发定时任务，无需自行全量筛选：

• 针对常用的「时区+时间+星期」组合，创建对应定时函数。比如针对America/New_York时区20:00，设置每周一到周三触发的任务。
• 任务触发时，直接查询存储中匹配该时区、时间、对应星期的用户，发送通知。Firebase会自动处理夏令时的触发时间调整。

3. 实时更新索引+缓存优化 #

• 用户更新通知配置时，实时计算并更新其对应的UTC时间窗口索引，替代每周批量更新，保持索引实时性，减少批量操作的资源消耗。
• 缓存活跃用户的配置：将近期有交互的用户配置缓存到内存或Redis，定时任务优先读取缓存，降低数据库读取次数。

4. 批量查询优化 #

如果必须全量读取，优化查询方式：

• 使用Firebase批量查询接口，一次请求获取多条记录，减少请求次数。
• 分页读取用户数据，避免单次请求处理过大数据量，降低内存和带宽压力。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者udit