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常见的群消息推送流程

场景：a、b、c 位于同一个群中。a、b 在线，c 离线
常见的消息推送流程如下：

1. a 发送一条消息
2. 服务端接收消息，查询在线用户，将消息转发给在线用户 b
3. 服务端将消息存储到 c 的离线库

上述这种推送模型是“写扩散”，如果群里有 200 个用户，最坏的情况一条消息需要存储199次，消息扩散系数为 n-1 。

存在的问题

同一份消息存储了多份，极大的增加了数据库的存储压力。

优化1：减少存储量

存储离线消息时，可以只存储消息的 seq_id (唯一 id)。这样消息本体只存储一份，可以大幅度的降低数据库的冗余数据。

假设 a 在群里连续发了 100 条消息，那么 c 的离线消息库里面将会有对应 100 条记录。

有必要吗？

聪明的你肯定想到了我们可以只存储 c 的last_ack_seq_id(最后一次收到的消息的 seq_id)。因为 c 离线后的所有消息都是未收到的。在 c 上线时，拉取群内 last_ack_seq_id 后的消息即可。

现在的流程如下：

1. a 发送一条消息
2. 服务器收到消息，持久化消息
3. 服务端查询在线用户，将消息推送给在线用户 b，并更新 b 的 last_ack_seq_id
4. c 上线后，拉取群内 last_ack_seq_id后的消息

存在的问题

虽然 websocket 是基于 tcp 实现的，但是仍然需要我们在应用层引入相关机制，确保消息可靠传输。因为 tcp 的可靠传输针对的是传输层，对应用层不负责，例如：客户端成功接收消息，但是消息处理失败。

优化2：可靠传输

参考 tcp 的可靠传输，我们可以引入 ack 应答、超时重传、去重机制。

首先我们需要确保服务端一定收到消息。

1. 当客户发送消息时为每条消息生成唯一 seq_id，并开启定时任务。
2. 当服务端收到 a 发送的群消息将其持久化后，回复 ack 给 a。
3. 当定时任务超时仍为收到 ack 时重新发送消息。

其次我们需要确保客户端一定收到消息。

1. 服务端向在线用户 b 发送消息，携带消息 seq_id，并开启定时任务
2. 客户收到消息，返回 ack 给服务端
3. 服务端修改 last_ack_seq_id
4. 当定时任务超时仍未收到 ack 时重新发送消息

至于离线用户，不用管他

那我问你，这样真的就没问题了吗？

存在的问题

客户端向服务端发送消息的过程没有问题，问题在服务端修改 last_ack_seq_id 时
例如：

1. 在同一个群内，服务端先向 b 发送消息 1
2. 服务端又向 b 发送消息 2
3. b 返回了 消息 2 的 ack
4. 服务端修改 last_ack_seq_id 为消息2 的 seq_id

由于网络的原因，无法保证服务端接收 ack 的顺序，我们可以使用 redis 解决这个问题。我们在 redis 中定义两个类型数据结构：list，hash。list 中维护着服务器在当前群组中推送消息的顺序。hash 中维护着消息的状态，是否 ack。发送消息流程如下：

1. 服务端在 redis 的 list 中添加消息1，再在 hash 把消息1 的状态设为 pending，发送消息1
2. 服务端在 redis 的 list 中添加消息2，再在 hash 把消息2 的状态设为 pending，发送消息2
3. b 返回了消息2 的 ack
4. 服务端将 hash 中的消息2 状态设为 acknowledged，判断队头元素是否为acknowledged状态，此时队头 member 为消息1，消息1的状态为pending，跳出循环
5. b 返回了消息1 的 ack
6. 服务端将 hash 中的消息1 状态设置为 acknowledged，断队头元素是否为acknowledged状态，此时队头 member 为消息1，消息1的状态为acknowledged，弹出消息1，重复操作，直到队头 member 状态为 pending
7. 服务端更新 MySQL 中群成员关系表中的的 last_act_seq_id 字段

群消息推送流程图

beautiful~