记录IM中离线消息存储的优化

原思路

  • 私聊:
    • 表设计: 用一张private_msgs表记录所有私聊记录,并在表中添加is_send字段记录消息是否被发送给接收方。
    • 消息发送逻辑:在私聊中,如果消息接收方在线则将消息直接转发,并记录is_send字段为已发送,否则记为未发送。
    • 离线消息拉取逻辑:在用户与服务器建立websocket链接后,服务器推送当前用户在私聊表中所有未发送消息,并将消息记为已发送。
  • 群聊:
    • 表设计: group_msgs表记录用户在群聊中的发送的消息,group_msg_status记录服务器是否将群聊消息发送给用户-跟group_msgs为一对多关系,group_member记录群成员
    • 消息发送逻辑:在群聊中,服务器收到群聊消息后,首先获取群成员列表,对于在线成员直接将消息进行转发,对于N个离线成员则将向group_msg_status消息存入N条记录
    • 离线消息拉取逻辑:在用户与服务器建立websocket链接后,服务器推送当前用户在私聊表中所有未发送消息,并将消息记为已发送。
  • 上述设计存在问题:
    1. 群聊中,group_msg_status数据量庞大,对于一个百人发群,一百条消息就会在表中存储一万条记录。
    2. 消息拉取逻辑不适合离线消息较多的情况,一次性推送太多消息会导致客户端卡
    3. 服务器获取消息的时候还要对不同发送方的消息进行分组,逻辑麻烦,想要实现类似微信、QQ这种能够显示某个对话中的未读消息数量以及最近的一条消息也麻烦
      在这里插入图片描述

优化思路

  • 采用离线消息计数器表,用于统计某个会话中的未发送消息数量、最近一条消息的内容、以及未发送消息的id范围。
  • 私聊:
    • 表设计: 用一张private_msgs表记录所有私聊记录,并在表中添加is_send字段记录消息是否被发送给接收方。新增private_msg_counts表
      在这里插入图片描述

    • 消息发送逻辑:在私聊中,如果消息接收方在线则将消息直接转发,并记录is_send字段为已发送,否则记为未发送,同时更新private_msg_count表。

    • 离线消息拉取逻辑:在用户与服务器建立websocket链接后,服务器推送private_msg_counts表中的离线消息记录。当用户进入某个会话后,再通过http来分页查询private_msgs表获取未发送消息。客户端当获取完所有未读消息后,再显示缓存在本都的已获取消息。

  • 群聊:
    • 表设计: group_msgs表记录用户在群聊中的发送的消息,移除group_msg_status,新增group_msg_counts。这张表会比private_msg_counts多一个first_unsend_msg_id,原因是private_msgs表中有is_send字段来判断消息是否发送,利用last_msg_id和is_send字段就能确认未发送消息id的范围,但是group_msgs表没有,所以就引入了first_unsend_msg_id来记录未发送消息id的范围
      在这里插入图片描述
    • 消息发送逻辑:在群聊中,服务器收到群聊消息后,首先获取群成员列表,对于在线成员直接将消息进行转发,对于N个离线成员则更新其在group_msg_counts中的记录
    • 离线消息拉取逻辑:在用户与服务器建立websocket链接后,服务器推送当前用户的离线群聊消息计数器即可,后续客户端在通过http来获取具体消息。
  • 方案存在问题:
    • 如果你的消息id方案是递增的,因为消息在网络中传递会存在延迟,一个会话中同时发送多条消息时会出现计数器中的last_unsend_msg_id被较小的消息id覆盖,导致消息丢失。
      • 举个例子:用户1给用户2发送了msgA,用户2处于离线状态,所以这两个消息都会出发更新计数器的逻辑。服务器线程1收到了msgA并存入了private_msgs,msgA分配的id为20。这时服务器线程2收到msgB并存入了private_msgs,msgB分配的id为23,并且线程2先更新了计数器。接着线程1更新计数器,使last_msg_id未20。正巧这个时候用户2上线了,那么msgB就丢失了,用户1就只能收到id为20以前的未发送消息。
      • 解决方案:在更新计数器时时确保当前的msg_id>last_msg_id在进行更新
<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记录未同步消息数 - **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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