群聊消息“已读”/“未读” 功能解决方案！

最新推荐文章于 2024-07-26 03:02:36 发布

Java思维导图

最新推荐文章于 2024-07-26 03:02:36 发布

阅读量2.6k

点赞数

文章标签：数据库 java python 大数据分布式

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4OTA3NDQ0Nw==&mid=2455552381&idx=1&sn=95347edf4a9688d204c4da3630ff1dac&chksm=fb9cdd1dcceb540bee47084409ee53d8854d02ae37f157bdbd7eabe3a12b5b44be9a1d1f330b&scene=126&&sessionid=0

版权

文章探讨了如何优化企业IM应用中群消息的已读未读功能存储，以减少内存和磁盘空间占用。提出使用bitmap结合成员退出状态的标记来实现，通过将每个成员的已读未读状态由64位优化为2位，并记录退出成员状态，大大降低了存储成本。同时讨论了成员退出和重新加入时的处理策略，以及在maxid过大时的解决方案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一朋友和我讨论他前段时间面试某大公司的一题目：

企业IM比如企业微信、钉钉里面的群消息的有个已读未读的功能，发送者刚发出消息时，当前群里其他群成员都是未读状态，陆陆续续有人看了这个消息，这时候消息的详情变成x人已读，y人未读，如下图所示，有具体的已读未读列表（万恶的功能，看到同事or老板的消息不能假装没看到了），每条消息对应一个唯一的messageid（uint64_t），每个用户对应一个唯一的userid（uint64_t）,应该如何保存这个消息对应的已读未读详情呢？

我第一时间给出一个很简单粗暴的方案：

对于每一个messageid，存当前readids + unreadids，当群成员A已读某一条消息时，把A userid从unreadids移除写到readids上就好了，客户端更新到messageid对应的详情列表，就可以展示m人已读，n人未读

显然这么简单粗暴的方案面试官是不会满意的，追问有没有更好的方案呢？

仔细分析，按照目前的设计，每一条消息，已读未读详情就要占用8B * 群成员数的内存，如果一个活跃的200人大群，每发一条消息，已读未读就要1600B，如果平均每天消息量是1k，那每个这样的群，每天就要1.6MB磁盘空间，对于客户端来说，特别是手机端，占用磁盘空间是用户不能接受的，又不能把工作消息删了，对于服务器端来说，用户群体如果特别大，那数据库存储这个成本也不小。

其实未读已读就是一个0/1的标记而已，可以维护一个bitmap来实现呢？具体应该怎么做呢？

群元信息保存userid到自增mapid的映射：

struct UserInfo 
{ 
 uint64_t userid;
 uint32_t mapid;
};

struct GroupMetaInfo 
{
 vector <UserInfo> members;
 string name;
 uint32_t maxid;
 // other info
};

这样群成员每加入一个群里，就有mapid<->usreid的双向映射了，假如群里有5个成员ABCDE, 那就对应mapid 1-5，messageid对应的消息详情存储就可以设计成：

{ uint32_t maxid, uint8_t readbit[]}

如上面的案例就是{5, readbit[0] =bin(0000 0000)}; 就占用了5B(4+1),A发消息，D已读消息时，就更新成{5,readbit[0]= bin(0000 1000)},其余4人都已读消息时更新为{5, readbit[0]=bin(0001 1110)}。

这是个粗略的方案，里面还有一些细节值得思考：

退出的成员呢？比如C退出群，发消息时maxid还是5，已读+未读总人数应该是3(不包括发消息者本人)，目前信息只有5个bit（0/1），识别不出来谁已经退出群聊了
退出群聊的成员如何处理？从GruopMetaInfo里面删除么？退出群聊成员重新加入又如何分配id呢？

首先2这个点，退出群聊的成员只能标记删除，不能物理删除，不然客户端展示已读未读详情时，通过mapid找不到对应的userid，退出的成员又重新加入群聊这个就好办了，把标记删除改成非标记删除，还是用旧的mapid。

至于1呢？我目前想到比较好的方式就是再加多一个bitmap，记录成员在消息发送时是否已经退出群聊了，退出群聊就置为1, 所以最终方案就是：

群信息增加userid，自增mapid双向映射，退出群聊成员标记删除，messageid 已读未读详情存储 {maxid, readbit[], quitbit[]}。

新的方案带来怎样的收益呢？

增加自增mapid字段，一个群聊维护一份，成本几乎可以忽略不计
每个成员已读未读由8B（64bit）优化成2bit，减少62/64, 200人已读未读旧的方案1600B, 现在只需要(200/8) * 2 + 4 = 54 ，每条消息节约95%+

如果maxid如果到百万甚至千万级别，那岂不是灾难？

一般实际场景，群聊是会限制人数的，就算不断踢人加新人，那maxid最多也只能到企业人数。如果maxid达到一个特别大数字，已读未读对应的存储可以增加多一个flag，如果bitmap存储成本远超过最初的方案，可以用最初的方案来实现，客户端提前埋好兼容逻辑就可以了。

作者：小袁学习笔记

来源：www.toutiao.com/i6686735232772604429/