千万级消息推送系统设计与实战

系统概述

• 功能: 支持千万级用户的消息推送，包括通知和透传消息，快速触达用户，提升用户留存和活跃度。
• 接入方式: 通过API接入，实现消息的即时推送。
• 管理后台: 提供网页端后台，便于应用授权、业务管理、消息管理及数据查看。

基本概念

• 移动推送: 服务器将信息实时定向送达手机的服务，具备指定接收者和实时性。

推送消息分类

1. 通知消息: 显示在手机通知栏，适用于多种场景，如新闻、促销、产品信息等。
2. 透传消息: 直接送达应用，不显示在通知栏，用于应用内业务逻辑，要求APP在线。

推送基本原理

• PULL方式: 客户端定时查询服务端，考虑轮询频率，避免资源浪费。
• PUSH方式: 服务器主动推送，客户端被动接收，需维持长连接，实时性强，消耗资源。
• SMS方式: 通过拦截短信获取信息，成本高，使用较少。

功能介绍

• 推送形式: 包括通知栏消息、应用内透传消息、点击跳转消息。
• 推送方式: 支持按用户、设备、模板、条件、定时推送。

推送流程

1. 客户端SDK通过安全验证连接接入层服务。
2. 绑定token及用户信息，分库分表存储。
3. 业务方调用API发起推送请求。
4. 推送请求写入Kafka队列。
5. 消费服务查找设备，推送给第三方平台。
6. 第三方系统推送消息至客户端。
7. 厂商回调服务端接口，统计触达率。
8. 客户端SDK回调点击接口，统计点击率。

服务端设计

• 创建token，缓存应用token。
• 提供统一接口，屏蔽厂商推送细节。
• 批量推送接口限制，拆分任务，推送并记录结果。

规划与展望

• 速率限制: 增加主动退避的速率限制功能。
• 用户画像对接: 迭代用户画像标签，方便圈选用户群体。
• 数据漏斗: 增加数据维度，提高监控效率。
• 机器学习: 结合推送数据，提高召回率。