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IM消息系统的设计和实现是怎样的

这篇文章给大家介绍IM消息系统的设计和实现是怎样的,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。一、名词解释

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  • 单播:服务器发送消息给单个客户端用户

  • 多播:服务器发送消息给多个客户端用户

  • 组播/广播:服务器发送消息给一组客户端。有组ID来标识这组用户

  • 上行消息:服务器发送消息给一组客户端。有组ID来标识这组用户

  • 下行消息:服务器端给客户端发送消息

二、系统架构


 

 
IM消息系统的设计和实现是怎样的  

 

 
  • proxy:部署在边缘机房,客户端通过智能DNS就近接入

  • logicService:处理认证、心跳、上下线、进出群

  • pushService:单播,广播,接收到消息后转发给comet,之后再由comet把消息发出去

  • imService:聊天服务器,处理单聊群聊,离线消息

  • cosumerService:对群消息进行异步写扩散

  • authService:认证服务

 

数据结构


 
cacheService 维护全局在线用户,是一个二级map    user_id -> conn_id -> server_id
  • user_id 是业务指定的,唯一标识一个用户

  • conn_id 由存储进程分配,唯一标识该用户的一条连接

  • server_id 标识这条连接属于哪个接入进程

接入进程proxy维护自己在线用户,   user_id+conn_id -> Connection  
  • Connection 是客户端连接的封装,可以向它推送消息

接入进程proxy维护连接房间信息,   room_id -> ConnectionList  


 

三、消息模型


 

3.1 读扩散模型


 

 
IM消息系统的设计和实现是怎样的  

 

 
  • 优点:只写一次,降低了写入次数,特别在群模式下

  • 缺点: 同步消息的逻辑会比较复杂,接收端每个会话都要读取一次,放大了读,会产生很多无效请求。


 

3.2 写扩散模型


 

 
IM消息系统的设计和实现是怎样的  

 

 
  • 优点:拉取消息的逻辑简单

  • 缺点: 放大了写,单聊要额外写两次,群里要写N次


 

四、实现方式

 

4.1 单聊

 
4.1.1 设计目标
 
4.1.2 在线消息

 

 
IM消息系统的设计和实现是怎样的  

 

 
 
4.1.3 离线消息
 
4.1.4 检测消息丢失
 

4.2 群聊

 
4.2.1 设计目标
 
4.2.2 小群(写扩散)

 

 
IM消息系统的设计和实现是怎样的  

 

 
 
4.2.3 大群(读扩散)

 
IM消息系统的设计和实现是怎样的  

 
 

五、高性能分析

瓶颈 CPU > 带宽 > 内存
 

5.1 容量规划:(阿里云主机16C32G-2.5GHz,预留50%余量)

  • 10,000 conn per proxy

  • 100 proxy

  • 50 logicService/cacheService/pushService

  • or 改进:

    • 10 logicService

    • 5 pushService

    • kafka cluster

    • zookeeper cluster

    • 10 cacheService

 

5.2内部通信无瓶颈,可水平扩容的路径有:

  • 客户端发起的RPC mobile -> proxy -> micro

  • 上线/下线/切换房间/心跳 mobile -> proxy -> logicService -> cacheService

  • 单播 micro -> logicService (-> cacheService) -> pushService -> proxy -> mobile

  • 在线信息查询

    • 按用户查在线查房间 /session

 

5.3 内部通信,可能有瓶颈的路径:

  • 批量单播 micro -> logicService ((N-parallel)-> router) -> pushService -> proxy -> mobile

    • 限制:一批用户总数,不宜过多

  • 广播 micro -> logicService -> pushService -> proxy -> mobile

    • 限制:由于pushService定期absorb proxy上的room list, so pushService数量不可过多

    • 改进:logicService和pushService解耦,用kafka连接。由于 pushService 对 CPU 的消耗在 proxy/logicService/cacheService 中最少,只需要非常少的 pushService 实例就行。

  • 在线信息查询

    • 查在线总数 /count 由于logicService定期absorb cacheService上的room users,只能是有限的logicService打开counter定时查

    • 按房间查用户 /room 同 /count

    • 遍历 /list 调试用接口,别用于服务

 

5.4 proxy性能瓶颈

 

5.5 rpc性能瓶颈

 

六、高可用分析

为用户提供 7-24 小时无间断服务。迭代式开发,要求内在模块和业务服务的升级、扩容对用户无感知。
  • proxy 无状态服务,重启、升级时,客户端检测到连接断开,自动重连到另一个 proxy

  • logicService 无状态服务,重启、升级时,proxy 会自动寻找下一个 logic

  • pushService 无状态服务,重启、升级时,有其它 pushService对外提供服务

  • cacheService 有状态服务,重启、升级时,由备 cacheService 顶上;升级完成,切回主 cacheService

  • imService 无状态服务,重启、升级时,有其它 pushService对外提供服务

  • MySQL:使用mysql master master机制来保证

  • redis: 使用哨兵机制来保证可用性

 

七、异常情况处理

  • 如何防止消息丢失(接收端上报已接收的最大消息id,异常服务端重发)

  • redis主从切换引起自增id不连续

  • 怎么提高proxy广播的性能

  • 怎么避免rpc的单条连接成为瓶颈

 

八、低成本、安全

  • 几乎没有外部依赖,极低的运维成本

  • 高性能的代码实现,节省服务器成本

  • 集成认证鉴权,也支持 HTTPS

关于IM消息系统的设计和实现是怎样的就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。


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