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
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
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
user_id+conn_id -> Connection
Connection 是客户端连接的封装,可以向它推送消息
room_id -> ConnectionList
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。
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
10,000 conn per proxy
100 proxy
50 logicService/cacheService/pushService
or 改进:
10 logicService
5 pushService
kafka cluster
zookeeper cluster
10 cacheService
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
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
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
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
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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