一、与消息相关的主要场景

1、存储和离线消息。

现在的IM系统，消息都要落地存储。这样如果接收消息的用户不在线，等他下次上线时，能获取到消息数据。

2、消息漫游

消息漫游包括主要两种场景，

（1）用户新安装IM软件，要能看到以前的聊天记录

（2）聊天软件有PC版和App版，在App上聊的天，打开PC版要能够看到

二、不同场景读取 消息关键点

1、拉取离线消息

每个用户打开App就需要拉取离线，网络中断重连后要拉取离线，收到消息序列号不连续也要拉取离线，拉取离线消息是一个高频操作 。离线消息包括单聊、群聊、控制类等消息，消息类型类型众多。因此离线消息需要以用户ID（多端情况下需要以端）为检索维度。说的直白一点，就是每个人（端）都需要一个收件箱，拉离线消息就是把个人（端）收件箱里的消息取到客户端。

2、消息漫游

消息漫游的典型使用场景是，打开某个会话（单聊、群聊、公众号），下拉界面，客户端向服务端请求这个会话的聊天数据。消息漫游需要以会话为检索维度。消息漫游拉取数据的频率相对较低。我们把这类获取消息的方式成为拉取历史消息。

三、存储消息关键点

1、离线消息

离线消息读取频繁（写也有一定压力），但是检索逻辑简单（参看《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》拉取离线消息章节）。我们采用内存数据库（Redis）存储，主要结构使用SortedSet（可以有更高效的存储结构，但Redis不支持）。对于群消息，采用扩散写方式（一条群消息给每个群成员都写一份）。按照消息接受者ID水平分库。

2、历史消息

历史消息的访问频率低，但是每条消息都需要存储，我们采用关系型数据库（MySQL）存储，重点考虑写入效率。对于群消息，采用扩散读方式（每条群消息只写一条记录）。按照消息发送者ID（单聊），或群ID（群聊）进行水平分库。

四、消息存取方案

1、离线消息

存储离线消息。按照消息接收者ID（toID），取模Hash分库（也可以用一致性Hash）。每个用户创建一个SortedSet结构的Key，用于存储离线消息。离线消息按照时间先后顺序排列即可。SortedSet添加一个元素时间复杂度是O(log(N))，N 是有序集的基数，由于离线消息的msgid是有序的，所以实际插入时间复杂度很可能退化为O(1)。

读取离线消息。离线消息读取策略参看《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》拉取离线消息章节。理论上读取离线消息的时间复杂度为O(log(N)+M)， N 为离线消息的条数， M 为一次读取消息的条数。实际上，由于离线消息从有序集的头部开始读取，实际时间复杂度比这个值低。

2、历史消息

历史消息分为两大类，单聊消息、群聊消息。

单聊消息按照发送者ID（fromId）水平（取模Hash）分库，存到一张数据表（例如叫msg_user_send）中。核心字段包括msgid（消息ID）,fromId（发送者Id）,toId（接收者Id）,content（消息内容）。

拉取单聊历史消息时（假设拉取userId1跟userId2的聊天），分别读取两人给对方发送的消息（因为分库原因，两人发送的消息可能分布在不同数据库中），然后进行Merge。

群聊消息按照群ID（groupId）水平（取模Hash）分库，存到一张表中（例如叫：msg_group）。核心字段包括msgid（消息ID）,fromId（发送者Id）,groupId（群Id）,content（消息内容）。

另外一张msg_group_user表记录用户加入群的时间，如下图。某个人（如张三）加入群的时间，相当于一个游标，群消息表中，这个游标之后的聊天消息，是这个人（张三）能够查看的数据（当然，也可以做查看加入群之前若干条消息）。

拉取群历史消息，直接倒序读取这个群消息表数据即可。

由于MySQL和Redis都采用了水平分库，存储能力几乎可以线性扩展！是不是这样就足够了呢？答案是否定的，优化永远没有尽头。如果我在非洲某个国家登录系统，从北京的机房读取消息数据显然不太合适！如何让数据靠近用户，是一个更加有挑战的问题。

本文分享自微信公众号 - 普通程序员（farmerbrag）。
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