IM系统设计之消息存储

IM系统设计之消息存储

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消息存储结构

消息存储结构如下图所示
在这里插入图片描述

当用户A向用户B发送一条消息时

  1. 将消息发送给 server
  2. server 将消息进行持久化
  3. 判断用户B是否在线,如果在线直接转发;如果离线,将离线消息存储到B的离线消息存储库里;如果此时B为离线状态,那么当B下次登录时拉取离线消息存储库即可同步消息。
  4. 将消息持久化到客户端本地(前端的工作)

消息持久库和离线消息存储库我分别使用的是:MySQL、Redis。众所周知,Redis是基于内存的,那么当Redis宕机后,离线消息就会丢失。

这里有两种解决思路,两种思路都需要记录消息持久库里面记录消息的已读状态

思路一:

  1. 用户上线后,拉取离线消息,并将其在持久库里面的状态修改为已读
  2. 用户上线后,拉取离线消息,如果离线消息为空,则去持久库里同步未读的消息

思路二:
当Redis宕机后,管理员手动拉取

如果有更好的方法,欢迎大家在评论区讨论

<think>嗯,用户问的是IM系统中用户消息存储方法。首先,我需要回忆一下IM系统的基本架构。IM,即时通讯,像微信、QQ这些应用,每天处理海量消息存储肯定是个关键问题。 首先,消息存储要考虑实时性和可靠性。用户发送的消息必须快速送达,同时不能丢失。可能分为在线消息离线消息。在线的话,用户在线时直接推送,存储可能用缓存,比如Redis或者Memcached,这样速度快。但缓存不是持久化的,所以还需要持久化存储,比如用MySQL或者PostgreSQL这样的关系型数据库,或者NoSQL如MongoDB,根据数据结构来选择。 然后是消息的持久化存储结构。每条消息可能有发送者、接收者、时间戳、内容、类型(文本、图片、视频等)、状态(已发送、已送达、已读)等字段。数据库表设计的话,可能需要消息表,包含这些字段,还有索引优化查询速度,比如按用户ID和时间查询历史记录。 不过,关系型数据库在处理海量数据时可能会有性能问题,特别是消息量大的时候。这时候可能需要分库分表,比如按用户ID哈希分表,或者按时间分表,比如每个月一张表。另外,写多读少的情况,可能要考虑读写分离,主库处理写,从库处理读。 另外,消息的可靠性,可能需要使用消息队列来异步处理。比如用户发送消息后,先存入队列,然后消费者处理存储和推送,这样避免高并发时的压力。比如用Kafka或者RabbitMQ。 还有,离线消息的处理。用户不在线时,消息需要存起来,等用户上线后再推送。这时候可能需要一个离线消息表,按用户ID存储,用户登录时查询并推送,然后删除或标记已发送。 对于附件,如图片、视频,通常不会直接存数据库,而是存对象存储服务,比如AWS S3、阿里云OSS,数据库中只存URL。 还有数据备份和容灾,防止数据丢失,需要定期备份,可能多地存储副本。另外,隐私和安全方面,消息内容可能需要加密存储,比如端到端加密,数据库里存密文。 还有消息的检索功能,用户可能需要搜索历史消息,这时候可以考虑使用Elasticsearch这类全文搜索引擎,提高检索效率。 最后,需要考虑存储系统的扩展性,随着用户量增长,如何横向扩展,比如使用分布式数据库,或者云数据库服务,根据负载自动扩容。 不过,可能我有没有遗漏的点?比如消息的顺序问题,如何保证消息在接收端的顺序和发送顺序一致,可能在存储时使用递增的时间戳或者序列号。还有消息的撤回和删除功能,需要软删除标记,或者物理删除,这会影响存储设计。 总之,IM消息存储需要结合实时性和持久化,合理选择数据库,分库分表,结合缓存和队列,处理高并发,同时考虑数据的安全和扩展性。</think>IM(即时通讯)系统的用户消息存储是一个涉及高并发、低延迟、高可靠性的复杂问题。以下是其核心设计思路和常见实现方案: 1. **分层存储架构** - **在线消息缓存层**(毫秒级响应) - 使用Redis Cluster或Codis存储在线会话消息(最近N条) - 数据结构:Sorted Set(按时间戳排序) - 示例:`ZADD user:10086:chat:20010 1631234567 "Hello"` - **持久化存储层**(最终一致性) - 关系型数据库:MySQL(分库分表) ```sql CREATE TABLE messages ( msg_id BIGINT PRIMARY KEY, from_uid BIGINT, to_uid BIGINT, content TEXT, msg_type TINYINT, created_at TIMESTAMP, INDEX(to_uid, created_at) ) PARTITION BY HASH(to_uid); ``` - NoSQL方案:Apache Cassandra(适合写密集型场景) ```cql CREATE TABLE messages ( bucket_id INT, -- 时间分桶(如每小时一个桶) msg_id TIMEUUID, from_uid BIGINT, to_uid BIGINT, content TEXT, PRIMARY KEY ((to_uid, bucket_id), msg_id) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (msg_id DESC); ``` 2. **消息分区策略** - **垂直拆分** - 单聊消息 vs 群聊消息分离存储 - 文本消息 vs 多媒体消息分离存储(大文件存OSS) - **水平拆分** - 按接收方UID哈希分片(如1024个分片) - 按时间分片(如每月一个表) 3. **消息同步机制** ```mermaid sequenceDiagram participant Sender participant Server participant Redis participant MySQL participant Receiver Sender->>Server: 发送消息 Server->>Redis: 写入发送方消息缓存 Server->>Redis: 写入接收方消息缓存 Server->>MySQL: 异步持久化 Server-->>Sender: 发送成功ACK Server->>Receiver: 实时推送 Receiver->>Server: 确认接收 Server->>Redis: 更新消息状态 ``` 4. **特殊场景处理** - **离线消息**:Redis HyperLogLog记录未同步消息- **消息漫游**:Elasticsearch建立倒排索引 - **消息撤回**:标记删除+逻辑删除 ```sql UPDATE messages SET is_deleted = 1 WHERE msg_id = ? AND created_at > NOW() - INTERVAL 2 MINUTE ``` 5. **性能优化技巧** - **批量写入**:Kafka做消息缓冲,批量写入数据库 - **冷热分离**: - 热数据:TiDB(HTAP混合负载) - 冷数据:HBase+对象存储 - **缓存穿透防护**:BloomFilter过滤无效查询 典型存储指标参考: - 单条消息存储成本:约0.1KB(压缩后文本) - 写入吞吐量:单集群10w+ QPS - 读取延迟:P99 < 50ms 最新趋势: - 存储计算分离(如TiDB+云原生存储- 端到端加密存储(Signal协议) - 区块链存证(重要消息上链) 实际系统设计需根据业务场景(如社交IM vs 企业IM)在一致性、可用性、成本之间取得平衡。
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