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文章目录
- 概要
- 问题解析
- 思考问题
- 数据基础
- 读取
- 写入
- 总结
概要
说起IM程序我们都不陌生，本篇文章我们就为如何实现一个IM做一个简单的整体方案设计以及基本的数据结构
问题解析
我们先不上一大堆牛逼哄哄的中间件。
我们先从实现角度，来讲讲设计思路。
从整体来看客户端主要做两件事 ，接受消息，发送消息。
从接受消息的角度来说，客户端主要也只做两件事 ‘被动收到推送消息（PUSH）’与‘主动拉取消息（PULL）’
我们简单的分析下，这三件事的基本操作是什么？
发送消息：将用户讯息传输到服务器
推送消息：‘实时’将用户信息传输到服务器
拉取数据：将用户历史数据传输给用户
思考问题
其实我们思考下上文所说的三个操作，除了推送消息是服务器需要判断用户当前是否在线，进行操作。发送消息，拉取数据。其实就是往数据库一写一查的事。
在发送消息的时候，我们将用户数据存入数据库。‘此时判断目标用户是否在线，如果是则进行推送。‘（当然通知订阅的方式也是可以的，这只是举一个例子）。等到用户进行查询的时候将其查出。
问题很简单，甚至初学者都能上手。
问题就是当这张表在高并发的时候，会有大量的写以及大量的读。以及随着时间，数据表不断增长，甚至短时间内就疯狂增长。此时应该如何处理？
解决方案有很多，因此我们就有了各式各样的中间件。本篇文章的中心思想也不是要教大家如何用这写组件。
我们只需要打好基础，后续随着业务驱动，来决定技术的走向。
数据基础
讲到IM数据结构，很简单最简单不超过五个字段
| 字段 |
|---|
| id |
| senderId |
| readerId |
| content |
| sendTime |
| isSend |
最重要的就是这个id，我们需要他能做到，有序，唯一。
读取
为什么，我们想想如何读取用户的未读信息？总共三种
- 读取所有未读的消息然后进行分页（ AND isSend= 2 ORDER BY sendTime desc limit 500）
- 根据传入的最后接收时间获取（ AND sendTime >“” ORDER BY sendTime desc limit 500）
- 根据传入的最后ID进行获取（AND id > “XXX” ORDER BY id desc limit 500）
第一种方案，强依赖isSend=2，查询效率十分缓慢
第二种方案，根据sendTime 可能因为时间重复会发生数据丢失，并且增加后续业务开发的设计难度。
只有第三种方案是设计成本最低，并且在查询性能之上最高效，拓展能力也是最好。可以最大层面的满足后续业务需求。
写入
ID方案的主要设计复杂难度在于‘写入’。
因为我们在做其他业务的时候，我们都知道，一旦涉及有序且唯一。我们就很难逃开分布式锁。但是分布式锁+唯一则会严重影响效率。因为只要并发够多，最算你数据插入速度再快。也会形成严重的排队问题。
但是其实我们无需悲观，这时候我们就需要想想。
虽然我们表面说是要有序，先进来的请求他的id不应该小于后进来的。
但是真的需要做的那么精准吗？
其实不需要的，其实并不需要。在一秒之内同时进来的数据，用户是无感的。因此随先生成id又有什么问题呢？
数据库内的数据他的id真的需要实现从上到下升序吗
其实也不需要，只要id能表明他的有序性，谁先进个又有何分别呢？（当然了，你晚个一两秒，在读取时形成数据丢失就不好了）
因此，我们只需要依赖雪花算法，在形成id的那一刻能表明请求的先后顺序便可。
总结
到此，我们就形成了一个最基本的IM设计方案。
在后续开发中，我们遇上数据表大，我们可以使用分库分表。插入数据效率慢，我们可以使用插入缓冲等等。
我们只需要在我们的基础上不断添砖加瓦就好