使用Tair实现即时通信场景中的多端同步

消息存储模型

通常，IM系统的核心架构分为三个部分：消息管理模块、消息同步模块、通知模块。这三个模块的作用如下：

• 消息管理模块主要负责接收和存储消息。

• 消息同步模块主要负责存储和推送下行消息数据及其状态。

• 通知模块主要负责维护第三方通道和通知功能。

消息管理模块的核心是消息存储模型，存储模型的选型直接影响着消息同步模块的实现。消息、会话、会话与消息组织关系的实现方式在业界各主流IM系统中都不尽相同，但无外乎两种形式：写扩散读聚合、读扩散写聚合。读、写扩散是消息在群组会话中的存储形式，其详细说明如下。

• 在读扩散场景中，消息归属于会话，相当于数据库中存储着一张conversation_message表，其中包含该会话产生的所有消息。这种存储形式的好处是消息入库效率高，只保存会话与消息的绑定关系即可。

• 在写扩散场景中，会话产生的消息投递到message_inbox表中，该表类似于个人邮件的收件箱，其中保存着个人的所有会话，会话中的消息按其产生的时间顺序排列。这种存储形式的好处是能实现灵活的消息状态管理，会话中的每条消息在面向不同的接收者时可以呈现出不同的状态。

如果采用读扩散的方式，在大并发修改数据的场景下，数据一致性处理效率和数据变更效率会成为系统性能瓶颈。因此，下文介绍的案例采用写扩散的方式实现消息存储模型，以更高的存储成本支持更高的更新性能。

消息同步模块

多端同步的核心问题在于多端数据的一致性，IM系统需要记录消息的顺序和每个端的同步点，从而实现消息的最终一致性。

既然采用写扩散的方式来记录消息，系统需要：

• 为每个用户创建一个message_inbox，用于储存该用户的消息。

• 为每一条消息创建一个自增的sync_id，用于记录消息的顺序。

• 记录用户在每个客户端上的同步ID。

通过对用户在各客户端上的数据进行对比和同步，就可以实现多端数据同步，详细的实现方式如下。

1. 提炼数据结构。从IM系统中的各类事件中提炼出统一的消息数据结构，这些事件包括新消息、已读消息、增删会话信息等。消息数据结构示例如下：

   struct message {
     int type; // 业务类型
     string data; // 业务数据
   }

2. 进行存储产品选型。选型依据主要有以下两点：

   • 系统需要为message_inbox中的每条消息分配一个自增的sync_id，所以用于存储消息数据的产品需要能实现原子递增队列。

   • 完整的消息需要在IM系统的消息管理模块中保存到持久化存储（例如PolarDB）中，而message_inbox数据则无需持久化存储，只需存储一段时间（例如一周）即可，所以对存储的容量要求并不高。

   支持计数器功能和Sorted Sets结构的云数据库 Tair（兼容 Redis）正好能满足上述要求。

3. 通过云数据库 Tair（兼容 Redis）的Hash结构来存储每个用户在客户端上的同步ID。

场景案例

下图基于一个案例展示了多端同步的详细实现方式。

新消息入库以后，推送消息逻辑被触发，系统根据用户名获取到所有客户端设备的当前点位，然后从消息队列中获取历史点位到最新点位间的所有消息，再将其推送到客户端设备。推送完成后，更新设备的当前点位信息。关键步骤的示例代码如下。

1. 新消息入库：

   sync_id = INCR bob
   ZADD bob $sync_id message:{type:new_message, data:"{msgid:991,cid:123,text:"hello"}"}

2. 获取消息范围：

   ZRangeByScore bob 100103 100310

3. 获取客户端设备的点位：

   HGETALL bob

4. 加入或更新客户端设备信息：

   HSET bob dev_1001 100103
   HSET bob dev_1002 100202

总结

IM通信已经成为互联网环境中最常见通信方式之一，借助云数据库 Tair（兼容 Redis）丰富的数据结构，您可以构建出高可用的IM系统。不仅是本文提到的消息同步模块，IM系统的消息存储模块也可以使用Redis进行加速，最终构建出支持大规模访问的可靠IM系统。