分类： 信息化
2022-05-20 09:42:42
“用户在线状态的一致性”（单聊好友在线状态、群聊用户在线状态）是IM应用领域比较难解决的一个技术问题，如何精准实时的获得好友、群友的在线状态，是今天将要探讨的话题。
保持单聊好友状态的一致性
1场景一：用户uid-A登录时，如何获取自己全部好友的在线状态？
一个典型的IM大致的处理逻辑是这样的：
1）服务器要存储所有用户的在线状态（往往存储在保证高可用的缓存集群里） -> 保证状态可查，
2）用户状态实时变更，任何用户登录时，需要将服务端自己的在线状态置为online；任何用户登出时，需要将服务端自己的状态置为offline -> 保证服务端状态存储的一致性与实时性，
3）uid-A登录时，先去数据库拉取自己的好友列表，再去缓存获取所有好友的在线状态 -> 保证登录时好友状态获取的一致性与实时性，
用户uid-A的好友uid-B状态改变时（由登录、登出、隐身等动作触发），uid-A如何知道这一事件？
? 方案一的逻辑：
uid-A向服务器轮询拉取uid-B（其实是自己的全部好友）的状态，例如每1分钟一次。
方案一的缺点：
如果uid-B的状态改变，uid-A获取不实时，可能有1分钟时延；
如果uid-B的状态不改变，uid-A会有大量无效的轮询请求，占用服务器资源。即时通讯聊天软件开发可以加v：weikeyun24咨询
? 方案二的逻辑：
uid-B状态改变时（由登录、登出、隐身等动作触发），服务器不仅在缓存中修改uid-B的状态，还要将这个状体改变的通知推送给uid-B的在线反向好友（反向好友是指：加了uid-B为好友的人，而不是uid-B的好友，这个细节要注意）。
方案二的优点：实时。
方案二的缺点：当在线好友量很大时，任何一个用户状态的改变，会扩散成N个实时通知，这个N叫做“消息风暴扩散系数”。
设一个im系统平均每个用户有200个反向好友，平均有20%的反向好友在线，那么消息风暴扩散系数N=40，这意味着，任何一个状态的变化会变成40个推送请求。
保持群聊友状态的一致性
1场景一：群友状态一致性有什么不同，和好友状态一致性相比复杂在哪里？为什么不能采用实时推送？
理论上群友状态也可以通过实时推送的方式实现，以保证实时性。但实际上，群友状态一般都是采用拉取的方式获得，因为群友状态“消息风暴扩散系数”N实在太大，全部实时获取系统往往承受不了。
假设平均每个用户加了20个群，平均每个群有200个用户，依然假设20%的用户在线，那么为了保证群友状态的实时性，每个用户登录，就要将自己的状态改变通知发送给20*200*20%=800个群友，N=800，意味着，任何一个状态的变化会变成800个推送请求。
XXX系统使用的是群友状态推送，不存在的这样的问题？那很可能是，XXX系统的用户量和活跃度还不够高吧。
轮询拉取群友状态也会给服务器带来过大的压力，还有什么优化方式？
群友的数据量太大，虽然每个用户平均加入了20个群，但实际上并不会每次登录都进入每一个群。不采用轮询拉取，而采用按需拉取，延时拉取的方式，在真正进入一个群时才实时拉取群友的在线状态，是既能满足用户需求（用户感觉是状态是实时、一致的，但其实是进入群才拉取的），又能降低服务器压力。这是一种常见方法。
IM应用中在线状态的实时性与一致性是一个较难解决的技术问题，不同的业务接受度，不同的数据量并发量在线量，实现方式不同。
个人建议的方式是：
好友状态，如果对实时性要求较高，可以采用推送的方式同步；如果实时性要求不高，可以采用轮询拉取的方式同步；
群友的状态，由于消息风暴扩散系数过大，可以采用按需拉取，延时拉取的方式同步；
系统消息/开屏广告等对实时性要求不高的业务，可以采用拉取的方式获取消息；
“消息风暴扩散系数”是指一个消息发出时，变成N个消息的扩散系数，这个系数与业务及数据相关，一定程度上它的大小决定了技术采用推送还是拉取。
