IM消息数据库调研

IM系统中最核心的部分是消息系统,消息系统中最核心的功能是消息的同步和存储:

  • 1)消息的同步:将消息完整的、快速的从发送方传递到接收方,就是消息的同步。消息同步系统最重要的衡量指标就是消息传递的实时性、完整性以及能支撑的消息规模。从功能上来说,一般至少要支持在线和离线推送,高级的IM系统还支持『多端同步』;
  • 2)消息的存储:消息存储即消息的持久化保存,这里不是指消息在客户端本地的保存,而是指云端的保存,功能上对应的就是『消息漫游』。『消息漫游』的好处是可以实现账号在任意端登陆查看所有历史消息,这也是高级IM系统特有的功能之一。

数据库选型

消息系统最核心的两个库是消息同步库和消息存储库,两个库对数据库有不同的要求:

数据模型Timeline模型Timeline模型
写能力高并发写,10万TPS高并发写,少量读,万TPS
读能力高并发范围读,10万TPS少量范围读,千级TPS
存储规模保存一段时间内的同步消息,TB级。保留千万级的Timeline模型保存全量消息,百TB级。保留亿级Timeline模型

总结下来,ToC IM对数据库的要求有如下几点:

  • 1)表结构设计能够满足Timeline模型的功能要求:不要求关系模型,能够实现队列模型,并能够支持生成自增的SeqId;
  • 2)能够支持高并发写和范围读,规模在十万级TPS;
  • 3)能够保存海量数据,百TB级;
  • 4)能够为数据定义生命周期。

对于ToB的IM要求可以降低:

  • 1)表结构设计能够满足Timeline模型的功能要求:不要求关系模型,能够实现队列模型,并能够支持生成自增的SeqId;
  • 2)能够支持高并发写和范围读,规模在万级TPS;
  • 3)能够保存海量数据,TB级;
  • 4)能够为数据定义生命周期。

对于以上要求首先排除OLAP 数据库,OLAP 数据库在高并发写和实时更新场景性能都比较差。

其次排除elasticsearch这类搜索数据库,对于IM系统来说,高并发写的场景是远比高并发读的场景多的。

罗列出以下数据库:

支持生成自增的SeqId专为时间序列数据设计的数据库,支持队列模型和自增的 SeqId高度可扩展的分布式数据库,支持队列模型和自增的 SeqId分布式 SQL 数据库,支持队列模型和自增的 SeqId支持通过 AUTO_INCREMENT 实现自增的 SeqId,可以设计队列模型支持通过 SERIAL 或 IDENTITY 列实现自增的 SeqId,也可以设计队列模型适用于需要存储大量非结构化数据的场景,通过额外设计可支持生成自增序号提供了 Timeline 模型,能够满足 Timeline 模型的功能要求,支持队列模型和自增的 SeqId
支持高并发写和范围读,规模在万级TPS支持,优化了对高并发写入和范围查询的支持,适用于处理大规模时间序列数据支持支持,适合处理大规模数据在高并发写入和范围读取方面表现良好,特别是在简单的读写操作中在高并发写入和范围读取方面表现出色,特别是在处理复杂事务时支持,范围读和实时更新性能没有前面数据库性能好能够支持高并发写入和范围读取
能够保存海量数据,TB级支持 PB 级数据存储支持 PB 级数据存储支持 PB 级数据存储能够处理 PB 级数据,需要合理的表分区和索引设计来优化性能能够处理 PB 级数据,并且支持多种存储选项和优化技术,如表分区、索引优化等支持 PB 级数据存储支持 PB 级数据存储
能够为数据定义生命周期支持数据生命周期管理,可以通过设置保留策略来自动删除过期数据。支持数据生命周期管理,可以通过 TTL(Time To Live)实现支持数据生命周期管理,可以通过表分区和数据清理策略实现支持通过事件调度程序(Event Scheduler)实现数据生命周期管理,例如定期删除旧数据。支持通过 TTL(Time To Live)索引实现数据生命周期管理,也可以使用 cron 作业或 PostgreSQL 的 pg_cron 扩展来实现定期数据清理支持数据生命周期管理,可以通过 TTL 索引等方式实现支持数据生命周期管理,可以为数据定义生命周期
使用/维护成本非常高(没人用过,使用成本和维护成本都很高)非常高(没人用过,使用成本和维护成本都很高)高(与mysql类似,国内有一些公司在用,但我们公司没有用过)使用成本很低,维护成本较高(需要进行分库分表,可作为过渡版本)一般(用的不多,线上只有少量非核心业务使用)低(高并发实时更新和范围查询可能会遇到瓶颈,使用WiredTiger 引擎万级别应该不会有问题)不可用,阿里云独有存储库

通过上面比较,我们计划先用mysql存储,后面替换成tidb或者Cassandra和InfluxDB数据库(需要一段时间的调研和学习)。

<think>好的,用户想了解如何实现调研角色扮演陪伴的应用产品,特别是技术方案和架构。首先,我需要考虑这类应用的核心功能,比如角色创建、自然对话、情感陪伴等。然后,结合现有的技术,比如大语言模型(LLM)、情感计算、多模态交互等,来设计架构。用户提到的角色扮演陪伴应用,可能需要个性化的AI角色,能够与用户进行自然流畅的对话,并且具备情感识别和响应能力。所以,技术方案应该包括自然语言处理、情感分析、语音合成与识别,以及可能的虚拟形象生成。接下来,架构方面可能需要分层设计,比如用户交互层、业务逻辑层、AI能力层和数据存储层。用户交互层处理多模态的输入输出,业务逻辑层管理对话流程和用户状态,AI能力层集成LLM和情感计算模型,数据存储层处理用户数据和角色信息。还需要考虑如何整合第三方服务,比如语音识别API或云计算资源,来支持高并发和实时交互。另外,数据安全和隐私保护也是重要的一环,需要确保用户信息加密和合规存储。然后,参考用户提供的引用,比如引用[4]提到的AIAgent框架,可能采用LLM驱动的智能体来处理对话逻辑。引用[5]中的IM+LLM融合实践,可以通过知识库和向量数据库来增强AI的应答能力,特别是在客服场景下的应用,这可能适用于角色扮演中的知识库支持。此外,性能优化和扩展性也是需要考虑的,比如使用微服务架构来分离不同的功能模块,方便扩展和维护。同时,实时性要求高的部分,比如语音交互,可能需要使用WebSocket或其他实时通信协议。最后,生成相关问题时要覆盖技术选型、架构设计、性能优化、用户体验等方面,帮助用户全面了解实现过程中的关键点。</think>### 调研角色扮演陪伴应用技术方案与架构 #### 一、核心功能模块 1. **角色建模系统** - 使用知识图谱构建角色背景,例如:$$G = (V, E)$$,其中$V$表示角色属性节点,$E$表示关系边 - 通过LLM(如GPT-4)生成动态对话逻辑,结合用户偏好调整角色性格参数$α, β$[^4] 2. **多模态交互引擎** - 语音识别(ASR)与合成(TTS)采用端到端模型如WaveNet - 3D虚拟形象驱动通过$Facial\ Action\ Coding\ System(FACS)$实现表情同步 3. **情感计算模块** - 基于BERT的情感分析模型处理文本输入:$$Sentiment = softmax(W \cdot h_{[CLS]} + b)$$ - 生理信号传感器数据融合(选配硬件方案) #### 二、技术架构设计 ```plaintext +-------------------+ | 用户终端 | | (APP/Web/VR设备) | +-------------------+ | | WebSocket/HTTP2 v +----------+ +-------------------+-------------------+ +------------+ | 语音处理 |<->| 对话管理引擎 | 角色状态数据库 |<->| 知识库 | | ASR/TTS | | (有限状态机+LLM) | (Redis+MongoDB) | | (Neo4j) | +----------+ +-------------------+-------------------+ +------------+ ^ | gRPC v +-------------------+ | AI计算集群 | | (GPU推理服务) | +-------------------+ ``` #### 三、关键技术实现 1. **上下文感知对话** - 使用Transformer-XL处理长对话历史:$$h_t = TransformerBlock(h_{t-1}, x_t)$$ - 通过Attention机制实现角色性格权重分配[^4] 2. **个性化适应算法** - 基于强化学习的偏好建模:$$Q(s,a) = E[\sum γ^t r_t | s_0 = s]$$ - 用户画像更新采用差分隐私保护机制 3. **实时渲染优化** - 3D模型使用GLTF格式+WebGL加速 - 表情驱动延迟控制在$$Δt < 100ms$$(需硬件加速) #### 四、典型技术栈选型 | 模块 | 技术方案 | |----------------|-----------------------------------| | 核心AI | GPT-4/ChatGLM3 + LoRA微调 | | 向量计算 | FAISS + Sentence-BERT | | 实时通信 | WebSocket + Protobuf | | 数据存储 | MongoDB分片集群 + Redis Stream | | 部署架构 | Kubernetes + Istio服务网格 |
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