几万条群离线消息,如何高效拉取,会不会丢?

开发 开发工具
关于写扩散、读扩散的问题,之前专门撰文写过,今天不直接同步结论,重点说说设计的思考过程。

 

 

继续答球友提问:

  • 群离线消息是推还是拉?
  • 几万条群离线消息,怎么保证不丢失?

群离线消息,是推还是拉?

关于写扩散、读扩散的问题,之前专门撰文写过,今天不直接同步结论,重点说说设计的思考过程。

画外音:结论不如思路重要。

假如群离线是推,流程应该如何?会遇到什么问题?

先看看群离线消息的核心数据结构。

群成员表:

  1. t_group_users(group_id, user_id) 

画外音:用来描述一个群里有多少成员。

群离线消息表:

  1. t_offine_msgs(user_id, group_id, sender_id,time, msg_id, msg_detail) 

画外音:用来描述一个群成员的离线消息。

推,写扩散,存储群离线消息的过程如何?

  • 先从群成员表中,获取群里有多少个用户;
  • 从某个服务中,获取这些用户有多少个不在线;
  • 将群消息,插入到这些用户的群离线消息表;

画外音:如果要支持消息漫游,则可以省略步骤二。

此时,用户拉取离线消息的过程如何?

  • 用户登录,向server拉取离线消息;
  • server返回并删除离线消息;

离线消息推,存在什么问题?

对于同一份群消息的内容,多个离线用户要存储很多份。假设群中有200个用户离线,离线消息则冗余了200份,这极大的增加了数据库的存储压力。

如何优化,减少消息冗余量?

为了减少离线消息的冗余度,增加一个群消息表,用来存储所有群消息的内容,离线消息表只存储用户的群离线消息msg_id,就能大大的降低数据库的冗余存储量。

群消息表:

  1. t_group_msgs(group_id, sender_id, time, msg_id, msg_detail) 

画外音:用来存储一个群中所有的消息内容。

群离线消息表,需要进行优化:

  1. t_offine_msgs(user_id, group_id, msg_id) 

画外音:优化后只存储msg_id。

这样优化后,群消息的发送和存储要做一些升级:

  • 每次发送群消息之前,先存储群消息的内容;
  • 每次存储离线消息时,只存储msg_id,而不用为每个用户存储msg_detail;

相应的,拉取离线消息也要做对应的升级:

  • 先拉取所有的离线消息msg_id;
  • 再根据msg_id拉取msg_detail;
  • 删除时,只删除自己的离线msg_id,而不删除msg_detail;

画外音:毕竟msg_detail只存储了一份,不能随便删。

上述过程,能保证离线消息的可达性么?

不能。

例如:server返回客户端离线消息之后,删除了离线消息,但客户端没有展现就奔溃了,离线消息就会丢失。

如何解决离线消息可达性呢?

很容易想到,通过ACK机制,server返回离线消息之后,不能立刻删除离线消息,而必须等客户端ACK,才能删除。

此时,离线消息拉取升级为:

  • 用户登录,向server拉取离线消息;
  • server返回离线消息;
  • 客户端确认收到了离线消息;
  • server再删除离线消息;

画外音:增加了3和4两个步骤。

还有一个问题,一次有几十个群,每个群有几千条离线消息,共计几万条群离线消息,消息量过大怎么办?

当然不能一次性拉取,可以:

  • 分群拉取;
  • 每个群分页拉取;
  • 拉取一页,删除一页,拉取下一页,删除下一页...

如果拉取了消息,却没来得及应用层ACK,会收到重复的消息么?

可以在客户端去重,对于重复的msg_id,对用户不展现,从而不影响用户体验。

如上所示,简单总结就是:

  • 群消息表存储消息实体msg_detail;
  • 群离线消息表,存每个用户的msg_id;
  • 分页拉取+应用层ACK,即保证性能,又保证消息可达性;
  • 客户端msg_id去重,保证用户体验;

上面讲的都是“推”模式,群离线消息的设计,真正线上应用较多的,是“拉”模式。

推模式,存在什么问题?

对于离线的每一条消息,虽然只存储了msg_id,但是每个用户的每一条离线消息都将在数据库中保存一条记录,有没有办法减少离线消息的记录数呢?

对于一个群用户,在ta登出后的离线期间内,肯定是所有的群消息都没有收到的,完全不用对所有的每一条离线消息存储一个离线msg_id,而只需要存储最近一条拉取到的离线消息的time(或者msg_id),下次登录时拉取在那之后的所有群消息即可,而完全没有必要存储每个人未拉取到的全部离线消息msg_id。

拉模式,需要对数据结构进行怎样的升级?

群成员表,增加一个属性:

  1. t_group_users(group_id, user_id, last_ack_msg_id) 

画外音:用来描述一个群里有多少成员,以及每个成员最后一条ack的群消息的msg_id(或者time)。

群消息表,不变:

  1. t_group_msgs(group_id, sender_id, time, msg_id, msg_detail) 

画外音:还是用来存储一个群中所有的消息内容。

群离线消息表:不再需要。

使用拉模式后,群消息的发送和存储也要升级:

  • 在消息msg_detail存储到群消息表后,不再需要操作离线消息表(之前需要将msg_id插入离线消息表);
  • 用户收到消息,应用层ACK后,将last_ack_msg_id更新(之前需要将msg_id从离线消息表删除);

群离线消息的拉取流程也类似:

  • 分页拉取离线消息;
  • ACK离线消息;
  • 更新last_ack_msg_id;

总结

群消息还是非常有意思的,做个简单总结:

  • 群离线消息一般采用拉取模式,只存一份,不需要为每个用户存储离线群msg_id,只需存储一个最近ack的群消息id/time;
  • 为了保证消息可达性,在线消息和离线消息都需要ACK;
  • 离线消息过多,可以分群拉取、分页拉取等优化;

画外音:还可按需拉取,登录不拉取,点进群再拉取。

  • 如果收到重复消息,需要msg_id去重,让用户无感知;

【本文为51CTO专栏作者“58沈剑”原创稿件,转载请联系原作者】

戳这里,看该作者更多好文

责任编辑:赵宁宁 来源: 51CTO专栏
相关推荐

2020-11-13 07:14:55

Kafka消息中间件

2013-05-16 10:15:11

信息泄密彭博Bloomberg

2018-10-11 09:33:51

Kafka消息处理

2016-11-02 13:12:31

微信离线消息

2022-04-20 11:41:45

Kafka数据解决方案

2015-09-21 11:06:48

2018-09-13 09:39:03

腾讯运维IT

2022-04-12 16:39:55

数据泄露网络攻击

2016-11-10 21:00:49

消息存储数据

2013-08-08 10:34:16

云计算中间件

2018-07-25 13:47:51

彭于晏邪不压正Python

2021-03-08 10:19:59

MQ消息磁盘

2022-06-20 08:01:56

Kafka服务器数据量

2009-12-04 10:41:03

台式机消亡

2021-02-07 18:07:28

大数据AI人工智能

2013-10-25 09:22:14

2014-01-21 17:36:58

2020-10-26 09:19:11

线程池消息

2015-07-07 10:55:05

个人信息个人信息安全信息安全

2010-01-12 12:20:42

点赞
收藏

51CTO技术栈公众号