微信为啥不丢“离线消息”?
来源:互联网 发布:mp288清零软件怎么样 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 06:40
参考
需求缘起
当发送方用户A发送消息给接收方用户B时,如果用户B在线,之前的文章《微信为啥不丢“在线消息”?》聊过,可以通过应用层的确认,发送方的超时重传,接收方的去重保证业务层面消息的不丢不重。
那如果接收方用户B不在线,系统是如何保证消息的可达性的呢?这是本文要讨论的问题。
问题:接收方不在线时,消息发送的流程是怎么样的?
回答:如上图所述,
(1)用户A发送消息给用户B
(2)服务器查看用户B的状态为offline
(3)服务器将消息存储到DB中
(4)服务器返回用户A发送成功(对于发送方而言,消息落地DB就认为发送成功)
问题:离线消息表的设计,拉取离线的过程?
receiver_uid, msg_id, time, sender_uid,msg_type, msg_content …
访问模式:接收方B要拉取发送方A给ta发送的离线消息,只需在receiver_uid(B), sender_uid(A)上查询,然后把离线消息删除,再把消息返回B即可。
整体流程如上图所述,
(1)用户B拉取用户A发送给ta的离线消息
(2)服务器从DB中拉取离线消息
(3)服务器从DB中把离线消息删除
(4)服务器返回给用户B想要的离线消息
问题:上述流程存在的问题?
回答:如果用户B有很多好友,登陆时客户端需要对所有好友进行离线消息拉取,客户端与服务器交互次数较多
客户端伪代码:
for(all uid in B’s friend-list){ // 登陆时所有好友都要拉取
get_offline_msg(B,uid); // 与服务器交互
}
优化方案一:先拉取各个好友的离线消息数量,真正用户B进去看离线消息时,才往服务器发送拉取请求(手机端为了节省流量,经常会使用这个按需拉取的优化)
优化方案二:一次性拉取所有好友发送给用户B的离线消息,到客户端本地再根据sender_uid进行计算,这样的话,离校消息表的访问模式就变为->只需要按照receiver_uid来查询了。登录时与服务器的交互次数降低为了1次。
问题:用户B一次性拉取所有好友发给ta的离线消息,消息量很大时,一个请求包很大,速度慢,容易卡顿怎么办?
回答:分页拉取,根据业务需求,先拉取最新(或者最旧)的一页消息,再按需一页页拉取。
问题:如何保证可达性,上述步骤第三步执行完毕之后,第四个步骤离线消息返回给客户端过程中,服务器挂点,路由器丢消息,或者客户端crash了,那离线消息岂不是丢了么(数据库已删除,用户还没收到)?
回答:嗯,如果按照上述的1,2,3,4步流程,的确是的,那如何保证离线消息的可达性?
如同在线消息的应用层ACK机制一样,离线消息拉时,不能够直接删除数据库中的离线消息,而必须等应用层的离线消息ACK(说明用户B真的收到离线消息了),才能删除数据库中的离线消息。
问题:如果用户B拉取了一页离线消息,却在ACK之前crash了,下次登录时会拉取到重复的离线消息么?
回答:拉取了离线消息却没有ACK,服务器不会删除之前的离线消息,故下次登录时系统层面还会拉取到。但在业务层面,可以根据msg_id去重。SMC理论:系统层面无法做到消息不丢不重,业务层面可以做到,对用户无感知。
问题:假设有N页离线消息,现在每个离线消息需要一个ACK,那么岂不是客户端与服务器的交互次数又加倍了?有没有优化空间?
回答:不用每一页消息都ACK,在拉取第二页消息时相当于第一页消息的ACK,此时服务器再删除第一页的离线消息即可,最后一页消息再ACK一次。这样的效果是,不管拉取多少页离线消息,只会多一个ACK请求,与服务器多一次交互。
总结
“离线消息”的可达性可能比大家想象的要复杂,常见的优化有:
(1)对于同一个用户B,一次性拉取所有用户发给ta的离线消息,再在客户端本地进行发送方分析,相比按照发送方一个个进行消息拉取,能大大减少服务器交互次数
(2)分页拉取,先拉取计数再按需拉取,是无线端的常见优化
(3)应用层的ACK,应用层的去重,才能保证离线消息的不丢不重
(4)下一页的拉取,同时作为上一页的ACK,能够极大减少与服务器的交互次数
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