IM入门之：万人群聊系统该如何设计？

万人群聊系统设计的难点与架构优化实践

引言：群聊场景的独特挑战

在即时通讯系统中，系统的设计难度随着群组人数上限的增高而增大，这也是为什么微信的群组最多支持500人，本文将深入探讨万人群聊系统的核心难点，并给出经过大规模验证的优化方案。

一、消息存储：从写扩散到读扩散的范式升级

1.1 点对点与群聊的存储差异

点对点场景（写扩散）
每条消息为收发双方各自存储索引（如消息ID、时间戳），优势在于支持用户维度的快速检索，但存储成本与用户数线性增长。对于点对点聊天来说，针对消息收发双方进行用户维度的索引存储，能便于后续会话维度的消息查看和离线消息的获取，但如果群聊场景也采取这种方式，那么假设一个群有一万个人，就需要针对这一万个人都进行这一条消息的存储，一方面会使写入并发量巨大，另一方面也存在存储浪费的问题。

所以，业界针对群聊消息的存储，一般采取"读扩散"的方式。也就是一条消息只针对群维度存储一次，群里用户需要查询消息时，都通过这个群维度的消息索引来获取

群聊场景（读扩散）
单条消息仅按群维度存储一次，所有群成员共享同一份数据。存储成本从O(N)降至O(1)（N为群成员数），但需解决以下问题：

1.2 关键问题与解决方案

问题场景	解决方案	技术实现
新成员历史消息隔离	记录用户加群时间戳与最新消息ID	在用户-群关系表中存储`join_time`和`last_msg_id`，查询时自动过滤旧消息
成员删除单条消息	维护用户-群维度的删除记录	使用布隆过滤器或位图标记被删除消息，查询时动态过滤
消息冷热分离	分层存储策略	热数据存Redis（近3天），温数据存Cassandra（3天-1年），冷数据存S3/OSS

读扩散架构示例：

python 复制代码

class GroupMessageStorage:
    def store_message(self, group_id, message):
        # 写入群维度存储
        cassandra.execute(
            "INSERT INTO group_messages (group_id, msg_id, content) VALUES (%s, %s, %s)",
            (group_id, generate_snowflake(), message)
        )
    
    def get_messages(self, user_id, group_id):
        # 获取用户加群信息
        join_info = redis.hgetall(f"user:{user_id}:group:{group_id}")
        # 查询群消息并过滤
        return cassandra.execute(
            "SELECT * FROM group_messages WHERE group_id = %s AND msg_id > %s",
            (group_id, join_info['last_msg_id'])
        )

二、未读数风暴：合并变更的削峰艺术

2.1 未读数写入的雪崩效应

假设一个5000人群每秒产生10条消息，传统方案的未读变更QPS为：

yaml 复制代码

5000用户/群 × 10消息/秒 = 50,000 QPS/群

100个此类群组将产生500万QPS，远超常规数据库的写入能力。

2.2 三级缓冲合并架构

暂存队列

按群ID哈希到不同队列，内存暂存变更请求
双触发机制
- Timer：固定时间窗口（如1秒）批量处理
- Flusher：队列长度阈值（如100条）触发处理
聚合器

将多条增量合并为单条incr N操作：

java 复制代码

// 示例：合并未读增量
Map<Long, Integer> userUnreadMap = new HashMap<>();
for (UnreadRequest req : requests) {
    userUnreadMap.merge(req.userId, 1, Integer::sum);
}
// 批量写入：UPDATE user_unread SET count = count + ? WHERE user_id = ?

2.3 性能收益分析

合并度	QPS降低比例	潜在延迟
10条合并	90%	≤1秒
100条合并	99%	≤1秒（Timer）

注意事项：

使用WAL日志防止内存数据丢失
采用一致性哈希确保同群请求路由到同一节点

三、离线消息：轻量化存储与可靠投递的平衡

3.1 离线消息的存储优化

传统方案痛点	优化方案	收益
同消息多副本存储	仅存储消息ID	存储空间降低90%+（假设消息体5KB）
突发流量导致存储过载	动态限流+版本号链式同步	写入QPS可控，支持断点续传

版本号链式同步流程：

用户上线时携带最后接收的消息ID last_msg_id
服务端返回缺失ID范围 [start_id, end_id]
客户端分批拉取具体消息内容

3.2 批量ACK机制

借鉴TCP的Delay ACK设计：

go 复制代码

type BatchAcker struct {
    pendingACKs map[int64][]MessageID
    timer       *time.Timer
}

func (a *BatchAcker) OnReceive(msg Message) {
    a.pendingACKs[msg.UserID] = append(a.pendingACKs[msg.UserID], msg.ID)
    if len(a.pendingACKs) >= 100 || a.timer.Expired() {
        a.flush()
    }
}

func (a *BatchAcker) flush() {
    // 批量发送ACK: [user1: [id1,id2,...], user2: [...]]
    sendBatchACK(a.pendingACKs)
    a.pendingACKs = make(map[int64][]MessageID)
}

优势：

ACK包数量减少50%-90%
容忍网络抖动，降低重复推送概率

四、在线推送：去中心化的连接治理

4.1 传统中心化方案的瓶颈

全局状态存储成为性能瓶颈（如Redis集群）
网关机与状态存储的跨机房调用增加延迟

4.2 自治式网关架构

本地状态维护

各网关在内存维护<用户ID, 连接通道>映射表
消息广播机制
- 生产者将消息发布至Kafka Topic
- 所有网关消费全量消息，过滤本地连接用户
异常处理
- 心跳检测自动清理僵尸连接
- 网关宕机时客户端自动重连其他节点

关键代码片段：

python 复制代码

class Gateway:
    def on_message(self, msg):
        # 过滤本地用户
        local_users = self.connection_map.get_users(msg.group_id)
        for user in local_users:
            if user != msg.sender:
                self.send(user.conn, msg)

    def on_user_online(self, user_id, conn):
        self.connection_map.add(user_id, conn)

五、总结：架构优化的核心思想

空间换时间

通过内存缓冲、合并操作化解写入风暴
异步化与批处理

将同步操作转化为异步队列处理，提升系统吞吐
数据分片与本地化

避免全局状态依赖，利用哈希分片实现水平扩展
柔性设计

允许短暂延迟/数据不一致，换取系统整体可用性

这些方案已在微博等亿级用户平台验证，可扩展至社交、IoT等需要海量消息分发的场景。在面对类似挑战时，开发者应重点关注写入放大 与状态同步问题，通过分层治理实现系统弹性的跃升。

最后

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