【从0-1 千万级直播项目实战】设计心跳机制维护用户在线状态

业务场景

1. 需要维护用户的在线状态，在线状态类型：在线、离线、在直播间、在上麦等
2. 可以允许非实时更新状态，但误差需要在几分钟内
3. 需要考虑用户强杀App，或者强杀后又上线，用户弱网情况下用户状态的切换问题
4. 需要考虑大DAU下用户状态频繁切换与维护带来的性能开销,需要做性能优化

为什么要用心跳实现？

1. 提高系统的可靠性：心跳机制可以检测系统是否正常运行，如果系统出现故障，可以及时发现并采取相应的措施，提高系统的可靠性。

2. 降低系统的维护成本：通过心跳机制，可以实时监控系统的运行情况，及时发现故障并解决问题，可以降低系统的维护成本。

3. 提高系统的可扩展性：心跳机制可以实现系统的动态扩展，当系统负载过高时，可以自动增加节点，提高系统的可扩展性。

4. 提高系统的可用性：心跳机制可以实现系统的高可用性，当某个节点出现故障时，可以自动切换到其他节点，保证系统的正常运行。

5. 提高系统的性能：心跳机制可以实现负载均衡，将请求分配到不同的节点上，提高系统的性能。

心跳机制使用案例

在 Java 生态中，很多组件使用了心跳机制

Nacos：心跳机制可以用来检测服务的健康状况，如果服务没有正常的心跳，则认为该服务不可用。还可以用来自动摘除故障节点，当服务节点出现故障或者网络异常时，Nacos会通过心跳机制检测到这些异常，并自动将这些故障节点从服务列表中摘除，以避免服务调用时出现错误。

XXL-JOB：XXL-JOB使用了心跳机制解决任务执行器宕机或网络异常的问题：在任务执行器与调度中心建立心跳连接后，任务执行器会定时向调度中心