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我有七种实现Web实时消息推送的方案
网络 通信技术
MQTT​协议为什么在物联网(IOT)中如此受偏爱?而不是其它协议,比如我们更为熟悉的 HTTP协议呢?

我有一个朋友~

做了一个小破站,现在要实现一个站内信web消息推送的功能,对,就是下图这个小红点,一个很常用的功能。

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不过他还没想好用什么方式做,这里我帮他整理了一下几种方案,并简单做了实现。

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什么是消息推送(push)

推送的场景比较多,比如有人关注我的公众号,这时我就会收到一条推送消息,以此来吸引我点击打开应用。

消息推送(push)通常是指网站的运营工作等人员,通过某种工具对用户当前网页或移动设备APP进行的主动消息推送。

消息推送一般又分为web端消息推送​和移动端消息推送。

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上边的这种属于移动端消息推送,web端消息推送常见的诸如站内信、未读邮件数量、监控报警数量等,应用的也非常广泛。

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在具体实现之前,咱们再来分析一下前边的需求,其实功能很简单,只要触发某个事件(主动分享了资源或者后台主动推送消息),web页面的通知小红点就会实时的+1就可以了。

通常在服务端会有若干张消息推送表,用来记录用户触发不同事件所推送不同类型的消息,前端主动查询(拉)或者被动接收(推)用户所有未读的消息数。

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消息推送无非是推(push​)和拉(pull)两种形式,下边我们逐个了解下。

短轮询

轮询(polling​)应该是实现消息推送方案中最简单的一种,这里我们暂且将轮询分为短轮询​和长轮询。

短轮询很好理解,指定的时间间隔,由浏览器向服务器发出HTTP请求,服务器实时返回未读消息数据给客户端,浏览器再做渲染显示。

一个简单的JS定时器就可以搞定,每秒钟请求一次未读消息数接口,返回的数据展示即可。

setInterval(() => {
// 方法请求
messageCount().then((res) => {
if (res.code === 200) {
this.messageCount = res.data
}
})
}, 1000);

效果还是可以的,短轮询实现固然简单,缺点也是显而易见,由于推送数据并不会频繁变更,无论后端此时是否有新的消息产生,客户端都会进行请求,势必会对服务端造成很大压力,浪费带宽和服务器资源。

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长轮询

长轮询是对上边短轮询的一种改进版本,在尽可能减少对服务器资源浪费的同时,保证消息的相对实时性。长轮询在中间件中应用的很广泛,比如Nacos​和apollo​配置中心,消息队列kafka​、RocketMQ中都有用到长轮询。

Nacos配置中心交互模型是push还是pull?​一文中我详细介绍过Nacos长轮询的实现原理,感兴趣的小伙伴可以瞅瞅。

这次我使用apollo​配置中心实现长轮询的方式,应用了一个类DeferredResult​,它是在servelet3.0后经过Spring封装提供的一种异步请求机制,直意就是延迟结果。

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DeferredResult​可以允许容器线程快速释放占用的资源,不阻塞请求线程,以此接受更多的请求提升系统的吞吐量,然后启动异步工作线程处理真正的业务逻辑,处理完成调用DeferredResult.setResult(200)提交响应结果。

下边我们用长轮询来实现消息推送。

因为一个ID可能会被多个长轮询请求监听,所以我采用了guava​包提供的Multimap结构存放长轮询,一个key可以对应多个value。一旦监听到key发生变化,对应的所有长轮询都会响应。前端得到非请求超时的状态码,知晓数据变更,主动查询未读消息数接口,更新页面数据。

@Controller
@RequestMapping("/polling")
public class PollingController {

// 存放监听某个Id的长轮询集合
// 线程同步结构
public static Multimap<String, DeferredResult<String>> watchRequests = Multimaps.synchronizedMultimap(HashMultimap.create());

/**
* 公众号:程序员小富
* 设置监听
*/
@GetMapping(path = "watch/{id}")
@ResponseBody
public DeferredResult<String> watch(@PathVariable String id) {
// 延迟对象设置超时时间
DeferredResult<String> deferredResult = new DeferredResult<>(TIME_OUT);
// 异步请求完成时移除 key,防止内存溢出
deferredResult.onCompletion(() -> {
watchRequests.remove(id, deferredResult);
});
// 注册长轮询请求
watchRequests.put(id, deferredResult);
return deferredResult;
}

/**
* 公众号:程序员小富
* 变更数据
*/
@GetMapping(path = "publish/{id}")
@ResponseBody
public String publish(@PathVariable String id) {
// 数据变更 取出监听ID的所有长轮询请求,并一一响应处理
if (watchRequests.containsKey(id)) {
Collection<DeferredResult<String>> deferredResults = watchRequests.get(id);
for (DeferredResult<String> deferredResult : deferredResults) {
deferredResult.setResult("我更新了" + new Date());
}
}
return "success";
}

当请求超过设置的超时时间,会抛出AsyncRequestTimeoutException​异常,这里直接用@ControllerAdvice全局捕获统一返回即可,前端获取约定好的状态码后再次发起长轮询请求,如此往复调用。

@ControllerAdvice
public class AsyncRequestTimeoutHandler {

@ResponseStatus(HttpStatus.NOT_MODIFIED)
@ResponseBody
@ExceptionHandler(AsyncRequestTimeoutException.class)
public String asyncRequestTimeoutHandler(AsyncRequestTimeoutException e) {
System.out.println("异步请求超时");
return "304";
}
}

我们来测试一下,首先页面发起长轮询请求/polling/watch/10086​监听消息更变,请求被挂起,不变更数据直至超时,再次发起了长轮询请求;紧接着手动变更数据/polling/publish/10086,长轮询得到响应,前端处理业务逻辑完成后再次发起请求,如此循环往复。

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长轮询相比于短轮询在性能上提升了很多,但依然会产生较多的请求,这是它的一点不完美的地方。

iframe流

iframe流就是在页面中插入一个隐藏的<iframe>​标签,通过在src​中请求消息数量API接口,由此在服务端和客户端之间创建一条长连接,服务端持续向iframe传输数据。

传输的数据通常是HTML​、或是内嵌的javascript脚本,来达到实时更新页面的效果。

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这种方式实现简单,前端只要一个<iframe>标签搞定了

<iframe src="/iframe/message" style="display:none"></iframe>

服务端直接组装html、js脚本数据向response写入就行了

@Controller
@RequestMapping("/iframe")
public class IframeController {
@GetMapping(path = "message")
public void message(HttpServletResponse response) throws IOException, InterruptedException {
while (true) {
response.setHeader("Pragma", "no-cache");
response.setDateHeader("Expires", 0);
response.setHeader("Cache-Control", "no-cache,no-store");
response.setStatus(HttpServletResponse.SC_OK);
response.getWriter().print(" <script type=\"text/javascript\">\n" +
"parent.document.getElementById('clock').innerHTML = \"" + count.get() + "\";" +
"parent.document.getElementById('count').innerHTML = \"" + count.get() + "\";" +
"</script>");
}
}
}

但我个人不推荐,因为它在浏览器上会显示请求未加载完,图标会不停旋转,简直是强迫症杀手。

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SSE (我的方式)

很多人可能不知道,服务端向客户端推送消息,其实除了可以用WebSocket​这种耳熟能详的机制外,还有一种服务器发送事件(Server-sent events​),简称SSE。

SSE​它是基于HTTP协议的,我们知道一般意义上的HTTP协议是无法做到服务端主动向客户端推送消息的,但SSE是个例外,它变换了一种思路。

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SSE在服务器和客户端之间打开一个单向通道,服务端响应的不再是一次性的数据包而是text/event-stream类型的数据流信息,在有数据变更时从服务器流式传输到客户端。

整体的实现思路有点类似于在线视频播放,视频流会连续不断的推送到浏览器,你也可以理解成,客户端在完成一次用时很长(网络不畅)的下载。

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SSE​与WebSocket作用相似,都可以建立服务端与浏览器之间的通信,实现服务端向客户端推送消息,但还是有些许不同:

  • SSE 是基于HTTP协议的,它们不需要特殊的协议或服务器实现即可工作;WebSocket需单独服务器来处理协议。
  • SSE 单向通信,只能由服务端向客户端单向通信;webSocket全双工通信,即通信的双方可以同时发送和接受信息。
  • SSE 实现简单开发成本低,无需引入其他组件;WebSocket传输数据需做二次解析,开发门槛高一些。
  • SSE 默认支持断线重连;WebSocket则需要自己实现。
  • SSE 只能传送文本消息,二进制数据需要经过编码后传送;WebSocket默认支持传送二进制数据。

SSE 与 WebSocket 该如何选择?

技术并没有好坏之分,只有哪个更合适

SSE好像一直不被大家所熟知,一部分原因是出现了WebSockets,这个提供了更丰富的协议来执行双向、全双工通信。对于游戏、即时通信以及需要双向近乎实时更新的场景,拥有双向通道更具吸引力。

但是,在某些情况下,不需要从客户端发送数据。而你只需要一些服务器操作的更新。比如:站内信、未读消息数、状态更新、股票行情、监控数量等场景,SEE​不管是从实现的难易和成本上都更加有优势。此外,SSE 具有WebSockets​在设计上缺乏的多种功能,例如:自动重新连接​、事件ID​和发送任意事件的能力。

前端只需进行一次HTTP请求,带上唯一ID,打开事件流,监听服务端推送的事件就可以了

<script>
let source = null;
let userId = 7777
if (window.EventSource) {
// 建立连接
source = new EventSource('http://localhost:7777/sse/sub/'+userId);
setMessageInnerHTML("连接用户=" + userId);
/**
* 连接一旦建立,就会触发open事件
* 另一种写法:source.onopen = function (event) {}
*/
source.addEventListener('open', function (e) {
setMessageInnerHTML("建立连接。。。");
}, false);
/**
* 客户端收到服务器发来的数据
* 另一种写法:source.onmessage = function (event) {}
*/
source.addEventListener('message', function (e) {
setMessageInnerHTML(e.data);
});
} else {
setMessageInnerHTML("你的浏览器不支持SSE");
}
</script>

服务端的实现更简单,创建一个SseEmitter​对象放入sseEmitterMap进行管理

private static Map<String, SseEmitter> sseEmitterMap = new ConcurrentHashMap<>();

/**
* 创建连接
*
* @date: 2022/7/12 14:51
* @auther: 公众号:程序员小富
*/
public static SseEmitter connect(String userId) {
try {
// 设置超时时间,0表示不过期。默认30秒
SseEmitter sseEmitter = new SseEmitter(0L);
// 注册回调
sseEmitter.onCompletion(completionCallBack(userId));
sseEmitter.onError(errorCallBack(userId));
sseEmitter.onTimeout(timeoutCallBack(userId));
sseEmitterMap.put(userId, sseEmitter);
count.getAndIncrement();
return sseEmitter;
} catch (Exception e) {
log.info("创建新的sse连接异常,当前用户:{}", userId);
}
return null;
}

/**
* 给指定用户发送消息
*
* @date: 2022/7/12 14:51
* @auther: 公众号:程序员小富
*/
public static void sendMessage(String userId, String message) {

if (sseEmitterMap.containsKey(userId)) {
try {
sseEmitterMap.get(userId).send(message);
} catch (IOException e) {
log.error("用户[{}]推送异常:{}", userId, e.getMessage());
removeUser(userId);
}
}
}

我们模拟服务端推送消息,看下客户端收到了消息,和我们预期的效果一致。

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注意: SSE不支持IE​浏览器,对其他主流浏览器兼容性做的还不错。

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MQTT

什么是 MQTT协议?

MQTT​ 全称(Message Queue Telemetry Transport):一种基于发布/订阅(publish​/subscribe​)模式的轻量级​通讯协议,通过订阅相应的主题来获取消息,是物联网(Internet of Thing)中的一个标准传输协议。

该协议将消息的发布者(publisher​)与订阅者(subscriber)进行分离,因此可以在不可靠的网络环境中,为远程连接的设备提供可靠的消息服务,使用方式与传统的MQ有点类似。

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TCP​协议位于传输层,MQTT​ 协议位于应用层,MQTT​ 协议构建于TCP/IP​协议上,也就是说只要支持TCP/IP​协议栈的地方,都可以使用MQTT协议。

为什么要用 MQTT协议?

MQTT​协议为什么在物联网(IOT)中如此受偏爱?而不是其它协议,比如我们更为熟悉的 HTTP协议呢?

  • 首先HTTP​协议它是一种同步协议,客户端请求后需要等待服务器的响应。而在物联网(IOT)环境中,设备会很受制于环境的影响,比如带宽低、网络延迟高、网络通信不稳定等,显然异步消息协议更为适合IOT应用程序。
  • HTTP是单向的,如果要获取消息客户端必须发起连接,而在物联网(IOT)应用程序中,设备或传感器往往都是客户端,这意味着它们无法被动地接收来自网络的命令。
  • 通常需要将一条命令或者消息,发送到网络上的所有设备上。HTTP要实现这样的功能不但很困难,而且成本极高。

具体的MQTT协议介绍和实践,这里我就不再赘述了,大家可以参考我之前的两篇文章,里边写的也都很详细了。

MQTT协议的介绍

我也没想到 springboot + rabbitmq 做智能家居,会这么简单

MQTT实现消息推送

未读消息(小红点),前端 与 RabbitMQ 实时消息推送实践,贼简单~

Websocket

websocket应该是大家都比较熟悉的一种实现消息推送的方式,上边我们在讲SSE的时候也和websocket进行过比较。

WebSocket是一种在TCP连接上进行全双工通信的协议,建立客户端和服务器之间的通信渠道。浏览器和服务器仅需一次握手,两者之间就直接可以创建持久性的连接,并进行双向数据传输。

图片

图片源于网络

springboot整合websocket,先引入websocket相关的工具包,和SSE相比额外的开发成本。

<!-- 引入websocket -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-websocket</artifactId>
</dependency>

服务端使用@ServerEndpoint​注解标注当前类为一个websocket服务器,客户端可以通过ws://localhost:7777/webSocket/10086来连接到WebSocket服务器端。

@Component
@Slf4j
@ServerEndpoint("/websocket/{userId}")
public class WebSocketServer {
//与某个客户端的连接会话,需要通过它来给客户端发送数据
private Session session;
private static final CopyOnWriteArraySet<WebSocketServer> webSockets = new CopyOnWriteArraySet<>();
// 用来存在线连接数
private static final Map<String, Session> sessionPool = new HashMap<String, Session>();
/**
* 公众号:程序员小富
* 链接成功调用的方法
*/
@OnOpen
public void onOpen(Session session, @PathParam(value = "userId") String userId) {
try {
this.session = session;
webSockets.add(this);
sessionPool.put(userId, session);
log.info("websocket消息: 有新的连接,总数为:" + webSockets.size());
} catch (Exception e) {
}
}
/**
* 公众号:程序员小富
* 收到客户端消息后调用的方法
*/
@OnMessage
public void onMessage(String message) {
log.info("websocket消息: 收到客户端消息:" + message);
}
/**
* 公众号:程序员小富
* 此为单点消息
*/
public void sendOneMessage(String userId, String message) {
Session session = sessionPool.get(userId);
if (session != null && session.isOpen()) {
try {
log.info("websocket消: 单点消息:" + message);
session.getAsyncRemote().sendText(message);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}

前端初始化打开WebSocket连接,并监听连接状态,接收服务端数据或向服务端发送数据。

<script>
var ws = new WebSocket('ws://localhost:7777/webSocket/10086');
// 获取连接状态
console.log('ws连接状态:' + ws.readyState);
//监听是否连接成功
ws.onopen = function () {
console.log('ws连接状态:' + ws.readyState);
//连接成功则发送一个数据
ws.send('test1');
}
// 接听服务器发回的信息并处理展示
ws.onmessage = function (data) {
console.log('接收到来自服务器的消息:');
console.log(data);
//完成通信后关闭WebSocket连接
ws.close();
}
// 监听连接关闭事件
ws.onclose = function () {
// 监听整个过程中websocket的状态
console.log('ws连接状态:' + ws.readyState);
}
// 监听并处理error事件
ws.onerror = function (error) {
console.log(error);
}
function sendMessage() {
var content = $("#message").val();
$.ajax({
url: '/socket/publish?userId=10086&message=' + content,
type: 'GET',
data: { "id": "7777", "content": content },
success: function (data) {
console.log(data)
}
})
}
</script>

页面初始化建立websocket连接,之后就可以进行双向通信了,效果还不错

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自定义推送

上边我们给我出了6种方案的原理和代码实现,但在实际业务开发过程中,不能盲目的直接拿过来用,还是要结合自身系统业务的特点和实际场景来选择合适的方案。

推送最直接的方式就是使用第三推送平台,毕竟钱能解决的需求都不是问题,无需复杂的开发运维,直接可以使用,省时、省力、省心,像goEasy、极光推送都是很不错的三方服务商。

一般大型公司都有自研的消息推送平台,像我们本次实现的web站内信只是平台上的一个触点而已,短信、邮件、微信公众号、小程序凡是可以触达到用户的渠道都可以接入进来。

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图片来源于网络

消息推送系统内部是相当复杂的,诸如消息内容的维护审核、圈定推送人群、触达过滤拦截(推送的规则频次、时段、数量、黑白名单、关键词等等)、推送失败补偿非常多的模块,技术上涉及到大数据量、高并发的场景也很多。所以我们今天的实现方式在这个庞大的系统面前只是小打小闹。

Github地址

文中所提到的案例我都一一的做了实现,整理放在了Github上,觉得有用就 Star 一下吧!

传送门:https://github.com/chengxy-nds/Springboot-Notebook/tree/master/springboot-realtime-data

责任编辑:武晓燕 来源: 程序员小富
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