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问题

今天咱们继续聊一个 IM 系统的典型问题：【假在线】。

在 IM 系统中，会有一个专门的存储，用来保存用户的在线状态；因为这块存储访问比较频繁，我们通常使用缓存（memcached、redis等）来保存用户的在线状态，以达到提升访问效率和提高吞吐量的目的。

所谓【假在线】，就是用户实际是处于“不在线”状态，但是缓存中却记录着用户是“在线”状态。大家觉得，【假在线】问题是因为 IM 系统设计有缺陷造成的吗？如果是，应该如何设计来避免【假在线】呢？如果不是，那么【假在线】问题是怎么造成的呢？最后一个问题，【假在线】问题既然已经发生了，如何来解决呢？

（大家可以思考一下，各抒己见，任意表达所思所想！）

解析

我们先给出结论：【假在线】是一个合理的异常现象；说“合理”是因为并非因为设计缺陷所致，说“异常”是因为假在线终究是一个问题，需要解决。

我们看一下【假在线】问题背后的系统设计，如下图：

【Entry】是入口网关层，负责维护与终端之间的连接；【Logic】是业务逻辑层，负责处理 IM 复杂的业务逻辑；【Router】归属于存储层，用来存储在线用户与 Entry 之间的映射关系。（我们在之前的问题中描述过 IM 分层架构，忘记的同学可以自行查阅）

如果 uid=102 的终端离线了，但是【Router】中仍然保存着“102—>192.168.1.2”这样的映射数据，我们说此时发生了【假在线】问题。

我们深入分析一下这个问题产生的原因：

首先，终端设备处于弱网络环境中，TCP连接极易中断；最主要的是，TCP连接一旦中断，其两侧节点的反应具有一定的延迟性，Entry不可能立刻捕捉到中断事件；所以【Router】的数据状态与实际情况不一致就是必然的；

其次，【Entry】感知到连接中断后，需要通过【Logic】将事件发送到【Router】进行更新，此时也会存在【Entry】与【Router】数据不一致性的时间窗口；更重要的是，【Logic】是业务模块，升级迭代和进程重启非常频繁，很容易丢掉【Entry】发送的“连接中断”事件；所以【Router】与【Entry】之间数据状态不一致的概率是存在的，在线上几乎每小时都会产生不少（很遗憾，没有精准统计过，在一个服务器节点上曾看到过大量的假在线日志）。

对上面的问题进一步进行抽象：【假在线】其实就是一个“非强一致性”的问题，即 IM 系统最后落地的是“最终一致性模型”；为什么不采用“强一致性”来彻底消除【假在线】呢？按我们之前分析过的 CAP 定理（在之前的问题中曾详细分析，忘记的同学自行查阅哈），如果彻底消除【假在线】，即采用 CP 模型，那么系统的可用性就会大大降低；毕竟访问【Router】时，【Router】需要通过类似于一致性协议的手段与【Entry】和【终端】进行通信确认在线状态，其效率可想而知！在互联网中，而且是非金融领域， AP 模型才是最合适的。

最后一个问题：【假在线】问题非设计缺陷导致，其存在是合理的，但是这个问题毕竟是个问题，碰到了怎么处理呢？一句话，超时机制。具体的实现策略有很多：

1. 【Router】中每一条数据设置过期时间，在过期之前没有心跳来延长租约的话就将其删除； 

2. 【Logic】推送消息到【Entry】时，若用户已经离线，则【Entry】回调【Logic】的“unreachable”接口，删除【Router】中的假在线数据；

3. 【Entry】推送消息到终端，若没有收到终端回复的 ACK时，【Logic】修复【Router】中的假在线数据。

IM 系统以及其他互联网系统，在研发过程中遇到的所有问题，在实践中需要通过低成本的方式来解决，而不能只站在理论层次来纸上谈兵，即【降本增效】。

面试时，应该明白如何向面试官进行陈述了吧？！