[转载]一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享(含详细图文)

1、写在前面

1.1、引言

如果在没有太多经验可借鉴的情况下,要设计一套完整可用的移动端IM架构,难度是相当大的。原因在于,IM系统(尤其是移动端IM系统)是多种技术和领域知识的横向应用综合体:网络编程、通信安全、高并发编程、移动端开发等,如果要包含实时音视频聊天的话,则还要加上难度更大的音视频编解码技术(内行都知道,把音视频编解码及相关技术玩透的,博士学位都可以混出来了),凡此种种,加上移动网络的特殊性、复杂性,设计和开发难度不言而喻。

本文分享了一套完整的海量在线用户的移动端IM架构设计,来自于作者的真实项目实践总结,包含了详细的算法原理图、数据结构定义、表结构定义等等。

即时通讯网注:本文中的架构设计从实际应用的角度看,其实并不完美,多处设计对于高吞吐高并发的IM应用来说也是存在单点性能瓶颈的(比如:提供消息交换逻辑的msg_logic服务、提供全局用户状态查询的单点Redis等),另外IM协议设计可能也稍显混乱(但这是仁者见仁智者见者的事了,不能一概而论)。但文章中的大部分算法原理、协议设计等都是值得借鉴的,总之没必要照搬,但至少能给你自已的方案设计带来灵感,我想这也是本文或即时通讯网的其它类似文章的真正价值所在。

另外,如果您正打算从零开发移动端IM,则建议您从《新手入门一篇就够:从零开发移动端IM》一文开始,此文按照IM开发所需的知识和技能要求,拟定了详尽的学习提纲和建议等。

2、服务器端设计

2.1、总体架构设计

总体架构包括5个层级,具体内容如下图:

各层级的说明如下:

  • 用户端:
    移动端重点是移动端,支持IOS/Android系统,包括IM App,嵌入消息功能的瓜子App,未来还可能接入客服系统;
  • 用户端API:
    针对TCP协议,提供IOS/Android开发SDK。对于H5页面,提供WebSocket接口;
  • 接入层:
    接入层主要任务是保持海量用户连接(接入)、攻击防护、将海量连接整流成少量TCP连接与逻辑层通讯;
  • 逻辑层:
    逻辑层负责IM系统各项功能的核心逻辑实现。包括单聊(c2c)、上报(c2s)、推送(s2c)、群聊(c2g)、离线消息、登录授权、组织机构树等等内容;
  • 存储层:
    存储层负责缓存或存储IM系统相关数据,主要包括用户状态及路由(缓存),消息数据(MySQL也可采用NoSql,如MangoDB),文件数据(文件服务器)。

2.2、典型算法逻辑

典型算法逻辑部分描述IM系统核心组件及其协作关系,结构图如下:

客户端从Iplist服务获取接入层IP地址(也可采用域名的方式解析得到接入层IP地址),建立与接入层的连接(可能为短连接),从而实现客户端与IM服务器的数据交互;业务线服务器可以通过服务器端API建立与IM服务器的联系,向客户端推送消息;客户端上报到业务服务器的消息,IM服务器会通过mq投递给业务服务器。

以下将对各子业务的工作原理进行逐一介绍。

2.2.1登录授权(auth)流程原理

一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享(含详细图文)_3.jpg
  • 1、客户端通过统一登录系统实现登录,得到token。
  • 2、客户端用uid和token向msg-gate发起授权验证请求。
  • 3、msg-gate同步调用msg-logic的验证接口
  • 4、msg-logic请求sso系统验证token合法性
  • 5、msg-gate得到登录结果后,设置session状态,并向客户端返回授权结果。

2.2.2登出(logout)流程原理

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  • 1、客户端发起logout请求,msg-gate设置对应Peer为未登录状态。
  • 2、Msg-gate给客户端一个ack响应。
  • 3、Msg-gate通知msg-logic用户登出。

2.2.3踢人(kickout)流程原理

用户请求授权时,可能在另一个设备(同类型设备)开着软件处于登录状态,这种情况需要系统将那个设备踢下线,如下图:


一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享(含详细图文)_5.jpg
  • 1-5步,参看Auth流程。
  • 6、Logic检索Redis,查看是否该用户在其他地方登录。
  • 7、如果在其他地方登录,发起kickout命令。(如果没有登录,整个流程结束)
  • 8、Gate向用户发起kickout请求,并在短时间内(确保客户端收到kickout数据)关闭socket连接。

2.2.4上报(c2s)流程原理

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  • 1、客户端向gate发送数据;
  • 2、Gate回一个ack包,向客户端确认已经收到数据;
  • 3、Gate将数据包传递给logic;
  • 4、Logic根据数据投递目的地,选择对应的mq队列进行投递;
  • 5、业务服务器得到数据。

2.2.5推送(s2c)流程原理

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  • 1、业务线调用push数据接口sendMsg
  • 2、Logic向redis检索目标用户状态。如果目标用户不在线,丢弃数据(未来可根据业务场景定制化逻辑);如果用户在线,查询到用户连接的接入层gate
  • 3、Logic向用户所在的gate发送数据
  • 4、Gate向用户推送数据。(如果用户不在线,通知logic用户不在线)
  • 5、客户端收到数据后向gate发送ack反馈
  • 6、Gate将ack信息传递给logic层,用于其他可能的逻辑处理(如日志,确认送达等)

2.2.6单对单聊天(c2c)流程原理

一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享(含详细图文)_8.jpg
  • 1、App1向gate1发送信息(信息最终要发给App2)
  • 2、Gate1将信息投递给logic
  • 3、Logic收到信息后,将信息进行存储
  • 4、存储成功后,logic向gate1发送ack
  • 5、Gate1将ack信息发给App1
  • 6、Logic检索redis,查找App2状态。如果App2未登录,流程结束
  • 7、如果App2登录到了gate2,logic将消息发往gate2
  • 8、Gate2将消息发给App2(如果发现App2不在线,丢弃消息即可,这种概率极低,后续离线消息可保证消息不丢)
  • 9、App2向gate2发送ack
  • 10、Gate2将ack信息发给logic
  • 11、Logic将消息状态设置为已送达。

注:在第6步和第7步之间,启动计时器(DelayedQueue或哈希环,时间如5秒),计时器时间到后,探测该条消息状态,如果消息未送达,考虑通过APNS、米推、个推进行推送。

2.2.7群聊(c2g)流程原理

采用扩散写(而非扩散读)的方式。

群聊是多人社交的基本诉求,一个群友在群内发了一条消息:

  • 1)在线的群友能第一时间收到消息;
  • 2)离线的群友能在登陆后收到消息。

由于“消息风暴扩散系数”的存在,群消息的复杂度要远高于单对单消息。

群基础表:用来描述一个群的基本信息
im_group_msgs(group_id, group_name,create_user, owner, announcement, create_time)

群成员表:用来描述一个群里有多少成员
im_group_users(group_id, user_id)

用户接收消息表:用来描述一个用户的所有收到群消息(与单对单消息表是同一个表)
im_message_recieve(msg_id,msg_from,msg_to, group_id,msg_seq, msg_content, send_time, msg_type, deliverd, cmd_id)

用户发送消息表:用来描述一个用户发送了哪些消息
im_message_send (msg_id,msg_from,msg_to, group_id,msg_seq, msg_content, send_time, msg_type, cmd_id)

业务场景举例:

  • 1)一个群中有x,A,B,C,D共5个成员,成员x发了一个消息;
  • 2)成员A与B在线,期望实时收到消息;
  • 3)成员C与D离线,期望未来拉取到离线消息。

群聊流程如下图所示:

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群聊流程详细说明:

  • 1、X向gate发送信息(信息最终要发给这个群,A、B在线)
  • 2、Gate将消息发给logic
  • 3、存储消息到im_message_send表,按照msg_from水平分库
  • 4、回ack
  • 5、回ack
  • 6、Logic检索数据库(需要使用缓存),获得群成员列表
  • 7、存储每个用户的消息数据(用户视图),按照msg_to水平分库(并发、批量写入)。
  • 8、查询用户在线状态及位置
  • 9、Logic向gate投递消息
  • 10、Gate向用户投递消息
  • 11、App返回收到消息的ack信息
  • 12、Gate向logic传递ack信息
  • 13、向缓存(Hash)中更新收到ack的时间。然后在通过一个定时任务,每隔一定时间,将数据更新到数据库(注意只需要写入时间段内有变化的数据)。

2.2.8拉取离线消息流程原理

下图中,将gate和logic合并为im-server,拉取离线消息流程如下:

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  • 1、App端登录成功后(或业务触发拉取离线消息),向IM系统发起拉离线消息请求。传递3个主要参数,uid表明用户;msgid表明当前收到的最大消息id(如果没收到过消息,或拿不到最大消息id则msgid=0)即可;size表示每次拉取条数(这个值也可以由服务器端控制)。
  • 2、假设msgid==0,什么都不做。(参看第6步骤)
  • 3、Im-server查询用户前10条离线消息
  • 4、将离线消息推给用户。假设这10条离线消息最大msgid=110。
  • 5、App得到数据,判断得到的数据不为空(表明可能没有拉完离线数据,不用<10条做判断拉完条件,因为服务端需要下下次拉离线的请求来确定这次数据已送达),继续发起拉取操作。Msgid=110(取得到的离线消息中最大的msgid)。
  • 6、Im-server删除该用户msgid<110的离线消息(或者标记为已送达)。
  • 7、查询msgid>110的钱10条离线数据。
  • 8、返回给App
  • ……
  • N-1、查询msgid>140的离线数据,0条(没有离线数据了)。
  • N 、将数据返回App,App判断拉取到0条数据,结束离线拉取过程。

2.3、后台PUSH(推送)

iOS采用APNS,Android真后台保活,同时增加米推、个推。基本思路:push提示信息,App通过拉离线获得真实消息。

3、协议设计

3.1、IM协议总体定义

TCP的数据协议如下图所示,包括header和body两部分:

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消息头总共20个字节,具体信息如下表:

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3.2、各具体的IM协议体定义

消息体协议采用ProtocolBuffer(谷歌)协议(详见文章《Protobuf通信协议详解:代码演示、详细原理介绍等》),版本3.0.0,该协议在序列化效率、压缩、可扩展方面都具有优势。以下为主要流程涉及的协议。

认证(auth) :

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登出(logout) :

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踢人(kickout) :

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心跳(keepalive,noop):
心跳包消息体为空。

单对单聊天(c2c):

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群聊(c2g):

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拉离线(pull):

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控制类(ctrl)协议:

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4、存储设计

4.1、MySQL数据库

MySQL数据库采用utf8mb4编码格式(emoji字符问题)。

4.2、主要表结构

发送消息表:
保存某个用户发送了哪些消息,用于复现用户聊天场景(消息漫游功能需要)。

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推送消息表:
保存某个用户收到了哪些消息。

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群基本信息表:

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群用户关系表:

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4.3、水平分库

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4.4、Redis缓存

用户状态及路由信息:
Redis缓存以uid为key,检索channel(socketid),last_packet_time等。
Gate层,session以channel(socketed)为key,检索uid,及其他信息。
交互接口:gate->logic,通过将channel转换为uid作为key。
logic->gate,将uid转换为channel作为key。

其他缓存信息:
你觉得该怎么存就怎么存。

4.5、文件及图片存储

采用商用云存储。

4.6、数据归档

可考虑采用HBase,HDFS作为数据归档,或者相关云存储服务。

安全部分略,其他非核心功能略。

(原文链接:点此进入,有改动)

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