亿级IM系统

本文主要是介绍亿级IM系统，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

本文将在亿级消息量、分布式IM系统这个技术前提下，分析和总结实现这套系统所需要掌握的知识点，内容没有高深的技术概念，尽量做到新手老手皆能读懂。

 

本文不会给出一套通用的IM方案，也不会评判某种架构的好坏，而是讨论设计IM系统的常见难题跟业界的解决方案。

因为也没有所谓的通用IM架构方案，不同的解决方案都各有其优缺点，只有最满足业务的系统才是一个好的系统。

在人力、物力、时间资源有限的前提下，通常需要做出很多权衡，此时，一个能够支持快速迭代、方便扩展的IM系统才是最优解。

1. IM常见术语

1. 用户：系统的使用者。

1. 消息：是指用户之间的沟通内容（通常在IM系统中，消息会有以下几类：文本消息、表情消息、图片消息、视频消息、文件消息等等）。
2. 会话：通常指两个用户之间因聊天而建立起的关联。
3. 群：通常指多个用户之间因聊天而建立起的关联。
4. 终端：指用户使用IM系统的机器（通常有Android端、iOS端、Web端等等）。5）未读数：指用户还没读的消息数量。
5. 用户状态：指用户当前是在线、离线还是挂起等状态。

7）关系链：是指用户与用户之间的关系，通常有单向的好友关系、双向的好友关系、关注关系等等（这里需要注意与会话的区别：用户只有在发起聊天时才产生会话，但关系并不需要聊天才能建立。对于关系链的存储，可以使用图数据库（Neo4j等等），可以很自然地表达现实世界中的关系，易于建模）。

8）单聊：一对一聊天。

9）群聊：多人聊天。

10）客服：在电商领域，通常需要对用户提供售前咨询、售后咨询等服务（这时，就需要引入客服来处理用户的咨询）。

11）消息分流：在电商领域，一个店铺通常会有多个客服，此时决定用户的咨询由哪个客服来处理就是消息分流（通常消息分流会根据一系列规则来确定消息会分流给哪个客服，例如客服是否在线（客服不在线的话需要重新分流给另一个客服）、该消息是售前咨询还是售后咨询、当前客服的繁忙程度等等）。

12）信箱：本文的信箱我们指一个Timeline、一个收发消息的队列。

2、读扩散 vs 写扩散

IM系统里经常会涉及到读扩散和写扩散这两个技术概念，我们来看看。2.1 读扩散

 

如上图所示：A与每个聊天的人跟群都有一个信箱（有些博文会叫Timeline），A在查看聊天信息的时候需要读取所有有新消息的信箱。

需要注意与Feeds系统的区别：在Feeds系统中，每个人都有一个写信箱，写只需要往自己的写信箱里写一次就好了，读需要从所有关注的人的写信箱里读。但

IM系统里的读扩散通常是每两个相关联的人就有一个信箱，或者每个群一个信箱。

读扩散的优点：

1. 写操作（发消息）很轻量，不管是单聊还是群聊，只需要往相应的信箱写一次就好了；
2. 每一个信箱天然就是两个人的聊天记录，可以方便查看聊天记录跟进行聊天记录的搜索。

读扩散的缺点：

读操作（读消息）很重，在复杂业务下，一条读扩散消息源需要复杂的逻辑才能扩散成目标消息。

2.2 写扩散

接下来看看写扩散。

如上图所示：在写扩散中，每个人都只从自己的信箱里读取消息。但写（发消息）的时候，对于单聊跟群聊处理如下：

1. 单聊：往自己的信箱跟对方的信箱都写一份消息，同时，如果需要查看两个人的聊天历史记录的话还需要再写一份（当然，如果从个人信箱也能回溯出两个人的所有聊天记录，但这样效率会很低）；
2. 群聊：需要往所有的群成员的信箱都写一份消息，同时，如果需要查看群的聊天历史记录的话还需要再写一份。可以看出，写扩散对于群聊来说大大地放大了写操作。

PS：实际上群聊中消息扩散是IM开发中的技术痛点写扩散优点：

1. 读操作很轻量；
2. 2）可以很方便地做消息的多终端同步。

写扩散缺点：写操作很重，尤其是对于群聊来说（因为如果群成员很多的话，1条消息源要扩散写成“成员数1”条目标消息，这是很恐怖的）。

在Feeds系统中：

1. 写扩散也叫：Push、Fanout或者Writefanout；
2. 2）读扩散也叫：Pull、Fanin或者Readfanout。

3.唯一ID的技术方案

3.1 基础知识

通常情况下，ID设计主要有以下几大类：

1. UUID；
2. 基于Snowflake算法的ID生成方式；
3. 基于申请DB步长的生成方式；
4. 基于Redis或者DB的自增ID生成方式；
5. 特殊的规则生成唯一ID。... ...

这篇关于亿级IM系统的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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