站长提示: 本文适合IM新手阅读,但最好有一定的网络编程经验,必竟实践性的代码上手就是网络编程。如果你对网络编程,以及IM的一些理论知识知之甚少,请务必首先阅读: 《 新手入门一篇就够:从零开发移动端IM 》 ,该文为IM小白分类整理了详尽的理论资料,请按需补充相关知识。
配套源码: 本文写的比较浅显但不太易懂,建议结合代码一起来读,文章配套的完整源码 请从本文文末 “11、完整源码下载” 处下载!
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- 移动端IM开发入门文章:《 新手入门一篇就够:从零开发移动端IM 》
(本文同步发布于: http://www.52im.net/thread-2768-1-1.html )
首先讲讲IM(即时通讯)技术可以用来做什么:
1)聊天:qq、微信; 2)直播:斗鱼直播、抖音; 3)实时位置共享、游戏多人互动等等。
可以说几乎所有高实时性的应用场景都需要用到IM技术。
本篇将带大家从零开始搭建一个轻量级的IM服务端。
麻雀虽小,五脏俱全,我们搭建的IM服务端实现以下功能:
1)一对一的文本消息、文件消息通信; 2)每个消息有“已发送”/“已送达”/“已读”回执; 3)存储离线消息; 4)支持用户登录,好友关系等基本功能; 5)能够方便地水平扩展。
通过这个项目能学到很多后端必备知识:
1)rpc通信; 2)数据库; 3)缓存; 4)消息队列; 5)分布式、高并发的架构设计; 6)docker部署。
更多实践性代码参考:
相关IM架构方面的文章:
我们先从最简单的特性开始实现:一个普通消息的发送。
消息格式如下:
message ChatMsg{ id= 1; //消息id fromId = Alice //发送者userId destId = Bob //接收者userId msgBody = hello //消息体 }
如上图,我们现在有两个用户:Alice和Bob连接到了服务器,当Alice发送消息message(hello)给Bob,服务端接收到消息,根据消息的destId进行转发,转发给Bob。
那我们要怎么来实现回执的发送呢?
我们定义一种回执数据格式ACK,MsgType有三种,分别是sent(已发送),delivered(已送达), read(已读)。
消息格式如下:
message AckMsg { id; //消息id fromId; //发送者id destId; //接收者id msgType; //消息类型 ackMsgId; //确认的消息id } enum MsgType { DELIVERED; READ; }
当服务端接受到Alice发来的消息时:
1)向Alice发送一个sent(hello)表示消息已经被发送到服务器:
message AckMsg { id= 2; fromId = Alice; destId = Bob; msgType = SENT; ackMsgId = 1; }
2)服务器把hello转发给Bob后,立刻向Alice发送delivered(hello)表示消息已经发送给Bob:
message AckMsg { id= 3; fromId = Bob; destId = Alice; msgType = DELIVERED; ackMsgId = 1; }
3)Bob阅读消息后,客户端向服务器发送read(hello)表示消息已读:
message AckMsg { id= 4; fromId = Bob; destId = Alice; msgType = READ; ackMsgId = 1; }
这个消息会像一个普通聊天消息一样被服务器处理,最终发送给Alice。
在服务器这里不区分ChatMsg和AckMsg,处理过程都是一样的:解析消息的destId并进行转发。
当用户量越来越大,必然需要增加服务器的数量,用户的连接被分散在不同的机器上。此时,就需要存储用户连接在哪台机器上。
我们引入一个新的模块来管理用户的连接信息。
模块叫做user status,共有三个接口:
public interface UserStatusService { /** * 用户上线,存储userId与机器id的关系 * * @param userId * @param connectorId * @return 如果当前用户在线,则返回他连接的机器id,否则返回null */ String online(String userId, String connectorId); /** * 用户下线 * * @param userId */ voidoffline(String userId); /** * 通过用户id查找他当前连接的机器id * * @param userId * @return */ String getConnectorId(String userId); }
这样我们就能够对用户连接状态进行管理了,具体的实现应考虑服务的用户量、期望性能等进行实现。
此处我们使用redis来实现,将userId和connectorId的关系以key-value的形式存储。
除此之外,还需要一个模块在不同的机器上转发消息,如下结构:
此时我们的服务被拆分成了connector和transfer两个模块,connector模块用于维持用户的长链接,而transfer的作用是将消息在多个connector之间转发。
现在Alice和Bob连接到了两台connector上,那么消息要如何传递呢?
1)Alice上线,连接到机器[1]上时:
1.1)将Alice和它的连接存入内存中。
1.2)调用user status的online方法记录Alice上线。
2)Alice发送了一条消息给Bob:
2.1)机器[1]收到消息后,解析destId,在内存中查找是否有Bob。
2.2)如果没有,代表Bob未连接到这台机器,则转发给transfer。
3)transfer调用user status的getConnectorId(Bob)方法找到Bob所连接的connector,返回机器[2],则转发给机器[2]。
流程图:
引入user status模块管理用户连接,transfer模块在不同的机器之间转发,使服务可以水平扩展。为了满足实时转发,transfer需要和每台connector机器都保持长链接。
如果用户当前不在线,就必须把消息持久化下来,等待用户下次上线再推送,这里使用mysql存储离线消息。
为了方便地水平扩展,我们使用消息队列进行解耦:
1)transfer接收到消息后如果发现用户不在线,就发送给消息队列入库;
2)用户登录时,服务器从库里拉取离线消息进行推送。
用户的注册登录、账户管理、好友关系链等功能更适合使用http协议,因此我们将这个模块做成一个restful服务,对外暴露http接口供客户端调用。
至此服务端的基本架构就完成了:
本文以上内容,本篇帮大家构建了IM服务端的架构,但还有很多细节需要我们去思考。
例如:
1)如何保证消息的顺序和唯一 2)多个设备在线如何保证消息一致性 3)如何处理消息发送失败 4)消息的安全性 5)如果要存储聊天记录要怎么做 6)数据库分表分库 7)服务高可用 ……
更多细节实现请继续读下半部分啦~
什么是可靠性?对于一个IM系统来说,可靠的定义至少是不丢消息、消息不重复、不乱序,满足这三点,才能说有一个好的聊天体验。
我们先从不丢消息开始讲起。
首先复习一下上面章节中设计的服务端架构:
我们先从一个简单例子开始思考: 当Alice给Bob发送一条消息时,可能要经过这样一条链路:
1)client-->connecter 2)connector-->transfer 3)transfer-->connector 4)connector-->client
在这整个链路中的每个环节都有可能出问题,虽然tcp协议是可靠的,但是它只能保证链路层的可靠,无法保证应用层的可靠。
例如在第一步中,connector收到了从client发出的消息,但是转发给transfer失败,那么这条消息Bob就无法收到,而Alice也不会意识到消息发送失败了。
如果Bob状态是离线,那么消息链路就是:
1)client-->connector 2)connector-->transfer 3)transfer-->mq
如果在第三步中,transfer收到了来自connector的消息,但是离线消息入库失败,那么这个消息也是传递失败了。
为了保证应用层的可靠,我们必须要有一个ack机制,使发送方能够确认对方收到了这条消息。
具体的实现,我们模仿tcp协议做一个应用层的ack机制。
tcp的报文是以字节(byte)为单位的,而我们以message单位。
发送方每次发送一个消息,就要等待对方的ack回应,在ack确认消息中应该带有收到的id以便发送方识别。
其次,发送方需要维护一个等待ack的队列。 每次发送一个消息之后,就将消息和一个计时器入队。
另外存在一个线程一直轮询队列,如果有超时未收到ack的,就取出消息重发。
超时未收到ack的消息有两种处理方式:
1)和tcp一样不断发送直到收到ack为止。
2)设定一个最大重试次数,超过这个次数还没收到ack,就使用失败机制处理,节约资源。例如如果是connector长时间未收到client的ack,那么可以主动断开和客户端的连接,剩下未发送的消息就作为离线消息入库,客户端断连后尝试重连服务器即可。
有的时候因为网络原因可能导致ack收到较慢,发送方就会重复发送,那么接收方必须有一个去重机制。
去重的方式是给每个消息增加一个唯一id。这个唯一id并不一定是全局的,只需要在一个会话中唯一即可。例如某两个人的会话,或者某一个群。如果网络断连了,重新连接后,就是新的会话了,id会重新从0开始。
关于消息ID的生成算法方面的文章,请详细参考:
《 融云技术分享:解密融云IM产品的聊天消息ID生成策略 》
《 微信技术分享:微信的海量IM聊天消息序列号生成实践(算法原理篇) 》
《 微信技术分享:微信的海量IM聊天消息序列号生成实践(容灾方案篇) 》
《 美团技术分享:深度解密美团的分布式ID生成算法 》
接收方需要在当前会话中维护收到的最后一个消息的id,叫做lastId。
每次收到一个新消息, 就将id与lastId作比较看是否连续,如果不连续,就放入一个暂存队列 queue中稍后处理。
例如:
1)当前会话的lastId=1,接着服务器收到了消息msg(id=2),可以判断收到的消息是连续的,就处理消息,将lastId修改为2;
2)但是如果服务器收到消息msg(id=3),就说明消息乱序到达了,那么就将这个消息入队,等待lastId变为2后,(即服务器收到消息msg(id=2)并处理完了),再取出这个消息处理。
因此,判断消息是否重复只需要判断msgId>lastId && !queue.contains(msgId)即可。如果收到重复的消息,可以判断是ack未送达,就再发送一次ack。
接收方收到消息后完整的处理流程如下:
伪代码如下:
class ProcessMsgNode{ /** * 接收到的消息 */ privateMessage message; /** * 处理消息的方法 */ privateConsumer<Message> consumer; } public CompletableFuture<Void> offer(Long id,Message message,Consumer<Message> consumer) { if(isRepeat(id)) { //消息重复 sendAck(id); return null; } if(!isConsist(id)) { //消息不连续 notConsistMsgMap.put(id, newProcessMsgNode(message, consumer)); return null; } //处理消息 returnprocess(id, message, consumer); } private CompletableFuture<Void> process(Long id, Message message, Consumer<Message> consumer) { return CompletableFuture .runAsync(() -> consumer.accept(message)) .thenAccept(v -> sendAck(id)) .thenAccept(v -> lastId.set(id)) .thenComposeAsync(v -> { Long nextId = nextId(id); if(notConsistMsgMap.containsKey(nextId)) { //队列中有下个消息 ProcessMsgNode node = notConsistMsgMap.get(nextId); returnprocess(nextId, node.getMessage(), consumer); } else{ //队列中没有下个消息 CompletableFuture<Void> future = newCompletableFuture<>(); future.complete(null); returnfuture; } }) .exceptionally(e -> { logger.error("[process received msg] has error", e); returnnull; }); }
无论是聊天记录还是离线消息,肯定都会在服务端存储备份,那么消息的安全性,保护客户的隐私也至关重要。
因此所有的消息都必须要加密处理。
在存储模块里,维护用户信息和关系链有两张基础表,分别是im_user用户表和im_relation关系链表。
im_user表用于存放用户常规信息,例如用户名密码等,结构比较简单。 im_relation表用于记录好友关系。
结构如下:
CREATE TABLE `im_relation` ( `id` bigint(20) COMMENT '关系id', `user_id1` varchar(100) COMMENT '用户1id', `user_id2` varchar(100) COMMENT '用户2id', `encrypt_key` char(33) COMMENT 'aes密钥', `gmt_create` timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, `gmt_update` timestamp DEFAUL TCURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARYKEY(`id`), UNIQUE KEY `USERID1_USERID2` (`user_id1`,`user_id2`) );
1)user_id1和user_id2是互为好友的用户id,为了避免重复,存储时按照user_id1<user_id2的顺序存,并且加上联合索引;
2)encrypt_key是随机生成的密钥。当客户端登录时,就会从数据库中获取该用户的所有的relation,存在内存中,以便后续加密解密;
3)当客户端给某个好友发送消息时,取出内存中该关系的密钥,加密后发送。同样,当收到一条消息时,取出相应的密钥解密。
客户端完整登录流程如下:
1)client调用rest接口登录;
2)client调用rest接口获取该用户所有relation;
3)client向connector发送greet消息,通知上线;
4)connector拉取离线消息推送给client;
5)connector更新用户session。
那为什么connector要先推送离线消息再更新session呢?
我们思考一下如果顺序倒过来会发生什么:
1)用户Alice登录服务器;
2)connector更新session;
3)推送离线消息;
4)此时Bob发送了一条消息给Alice。
如果离线消息还在推送的过程中,Bob发送了新消息给Alice,服务器获取到Alice的session,就会立刻推送。这时新消息就有可能夹在一堆离线消息当中推过去了,那这时,Alice收到的消息就乱序了。
而我们必须保证离线消息的顺序在新消息之前。
那么如果先推送离线消息,之后才更新session。在离线消息推送的过程中,Alice的状态就是“未上线”,这时Bob新发送的消息只会入库im_offline,im_offline表中的数据被读完之后才会“上线”开始接受新消息。这也就避免了乱序。
当用户不在线时,离线消息必然要存储在服务端,等待用户上线再推送。理解了上一个小节后,离线消息的存储就非常容易了。
增加一张离线消息表im_offline,表结构如下:
CREATE TABLE `im_offline` ( `id` int(11) COMMENT '主键', `msg_id` bigint(20) COMMENT '消息id', `msg_type` int(2) COMMENT '消息类型', `content` varbinary(5000) COMMENT '消息内容', `to_user_id` varchar(100) COMMENT '收件人id', `has_read` tinyint(1) COMMENT '是否阅读', `gmt_create` timestamp COMMENT '创建时间', PRIMARY KEY(`id`) );
msg_type用于区分消息类型(chat,ack),content加密后的消息内容以byte数组的形式存储。
用户上线时按照条件to_user_id=用户id拉取记录即可。
我们思考一下多端登录的情况,Alice有两台设备同时登陆,在这种并发的情况下,我们就需要某种机制来保证离线消息只被读取一次。
这里利用CAS机制来实现:
1)首先取出所有has_read=false的字段;
2)检查每条消息的has_read值是否为false,如果是,则改为true。这是原子操作:
1updateim_offline sethas_read = truewhereid = ${msg_id} andhas_read = false
3)修改成功则推送,失败则不推送。
相信到这里,同学们已经可以自己动手搭建一个完整可用的IM服务端了。
从零开发一个IM服务端(完整源码)(52im.net).zip ( 或自行从github下载: https://github.com/52im/IM )
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