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软件 作者:程序员狗哥 2021-12-20 18:51:19

大家工作生活中可能经常使用微信、钉钉这样的即时通讯工具,作为技术开发的你有没有想过它们后端的技术架构是如何做的

一般来说,钉钉和微信后端主要就是一个IM的即时通讯软件,再加上很多周边功能,我们先来看下IM这块的核心功能包含哪些模块:

0)用户:系统的使用者。

1)消息:是指用户之间的沟通内容(通常在IM系统中,消息会有以下几类:文本消息、表情消息、图片消息、视频消息、文件消息等等)。

2)会话:通常指两个用户之间因聊天而建立起的关联。

3)群:通常指多个用户之间因聊天而建立起的关联。

4)终端:指用户使用IM系统的机器(通常有Android端、iOS端、Web端等等)。

5)未读数:指用户还没读的消息数量。

6)用户状态:指用户当前是在线、离线还是挂起等状态。

7)关系链:是指用户与用户之间的关系,通常有单向的好友关系、双向的好友关系、关注关系等等(这里需要注意与会话的区别:用户只有在发起聊天时才产生会话,但关系并不需要聊天才能建立。对于关系链的存储,可以使用图数据库(Neo4j等等),可以很自然地表达现实世界中的关系,易于建模)。

8)单聊:一对一聊天。

9)群聊:多人聊天。

10)客服:在电商领域,通常需要对用户提供售前咨询、售后咨询等服务(这时,就需要引入客服来处理用户的咨询)。

11)消息分流:在电商领域,一个店铺通常会有多个客服,此时决定用户的咨询由哪个客服来处理就是消息分流(通常消息分流会根据一系列规则来确定消息会分流给哪个客服,例如客服是否在线(客服不在线的话需要重新分流给另一个客服)、该消息是售前咨询还是售后咨询、当前客服的繁忙程度等等)。

12)信箱:本文的信箱我们指一个Timeline、一个收发消息的队列。

涉及到功能的具体实现还有很多概念需要先了解下

读扩散 vs 写扩散

IM系统里经常会涉及到读扩散和写扩散这两个技术概念,我们来看看。

读扩散

如上图所示:A与每个聊天的人跟群都有一个信箱(有些地方会叫Timeline),A在查看聊天信息的时候需要读取所有有新消息的信箱。

需要注意与Feeds系统的区别:在Feeds系统中,每个人都有一个写信箱,写只需要往自己的写信箱里写一次就好了,读需要从所有关注的人的写信箱里读。但IM系统里的读扩散通常是每两个相关联的人就有一个信箱,或者每个群一个信箱。

读扩散的优点:

  • 1)写操作(发消息)很轻量,不管是单聊还是群聊,只需要往相应的信箱写一次就好了;

  • 2)每一个信箱天然就是两个人的聊天记录,可以方便查看聊天记录跟进行聊天记录的搜索。

读扩散的缺点:读操作(读消息)很重,在复杂业务下,一条读扩散消息源需要复杂的逻辑才能扩散成目标消息。

写扩散

接下来看看写扩散。

如上图所示:在写扩散中,每个人都只从自己的信箱里读取消息。

但写(发消息)的时候,对于单聊跟群聊处理如下:

  • 1)单聊:往自己的信箱跟对方的信箱都写一份消息,同时,如果需要查看两个人的聊天历史记录的话还需要再写一份(当然,如果从个人信箱也能回溯出两个人的所有聊天记录,但这样效率会很低);

  • 2)群聊:需要往所有的群成员的信箱都写一份消息,同时,如果需要查看群的聊天历史记录的话还需要再写一份。可以看出,写扩散对于群聊来说大大地放大了写操作。

PS:实际上群聊中消息扩散是IM开发中的技术痛点,有兴趣建议详细阅读:《有关IM群聊技术实现的文章汇总》。

写扩散优点:

  • 1)读操作很轻量;

  • 2)可以很方便地做消息的多终端同步。

写扩散缺点:写操作很重,尤其是对于群聊来说(因为如果群成员很多的话,1条消息源要扩散写成“成员数-1”条目标消息,这是很恐怖的)。

由于概念比较多,一篇文章是不可能全部描述清楚的,还有像钉钉,微信这种亿级海量用户的系统架构实现难度是非常大的,随便给你说几个架构难点,看下你自己是否知道!


架构难点

1、亿级用户同时在线聊天如何保证高并发聊天消息正常推送

2、公众号千万级粉丝大V发文章如何让粉丝高效收取

3、高并发聊天系统如何保证发送的消息不乱序

4、微信钉钉后端海量离线消息如何高效存储与获取

5、高并发聊天系统如何保证发送的消息不丢失

6、单聊与群聊数据收发机制用读扩散还是写扩散

7、微信后端PB级海量历史聊天消息数据如何存储

8、应该如何架构微信春晚抢红包高并发系统

9、微信钉钉后端如何保证消息收发核心链路高可用

10、微信钉钉的群聊为什么要设置人数上限

11、如何架构微信后端百万在线直播互动系统

12、如何设计微信钉钉后端系统的缓存架构抗高并发

13、微信朋友圈日均千亿访问量背后会有哪些技术挑战

再继续看下图,给大家写了一套亿级钉钉微信后端IM架构核心(1.0)的图,感觉怎么样?

关注公众号:拾黑(shiheibook)了解更多

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