58到家通用实时消息平台架构细节

简介:

一、解决什么问题 + 难点

解决什么业务问题

端到云的实时上报需求:58速运司机端GPS实时上

云到端的实时推送需求:58速运司机订单实时推送

(3)端到端的聊天消息需求:用户、商户、客服之间的聊天沟通

难点:

(1)APP无线环境下消息可达性<

(2)通用性,平台实现尽量与业务解耦

二、传统解决方案与潜在不足

【端到云:http轮询上报GPS消息】

方案一:直接通过业务线web-server写DB

方案二:通用web-server层调用业务服务层写DB

潜在不足:

(1)http短连接代价高(反复创建与销毁连接)

(2)web-server层吞吐量较低(每秒处理千级别请求)

【云到端:通过第三方push或者推送服务】

方案一:通过APNs或者米推等第三方推送

方案二:通过自己搭建mqtt服务推送

潜在不足:

(1)第三方可达性与实时性无法保证,第三方会进行推送限速

(2)mqtt可用性是个问题

【端到端:结合上面两种方法实现】

传统方案往往可以通过结合【端到云】与【云到端】来结合解决【端到端】的实时消息推送问题。

三、通用实时消息平台实现细节

业务的分析与抽象:司机、用户、商家、客服均为“在线”业务 【端到云的优化】

传统方案潜在的问题:http轮询效率不高,web-server性能有限 优化TIPS:消息平台使用tcp长连接(如上图)

潜在的问题:消息平台与业务线app-server耦合,需要switch case业务线类型来分发投递消息,新增业务线需要新增RPC调用(如上图) 优化TIPS:使用消息总线msg-queue解耦(如下图)

可以看到,使用消息总线后,新增消息发送方,消息平台只需要配置消息类型与消息总线主题的映射关系,新增的app-server消费方订阅新的主题即可,实现消息平台与业务的解耦。

【云到端的优化】

潜在的问题:可用性问题与第三方限速优化TIPS:自己提供消息平台集群,提供RPC接口,实现“云到端”的消息通道
这里要注意的是,“端到云”使用消息总线,是为了业务解耦。“云到端”直接使用RPC接口,也是为了业务解耦,新增消息推送方,消息平台无需改动代码。

潜在的问题:不少司机推送订单无回复,抢单率比预期的低

优化TIPS:引入状态实时存储,只有“在线”状态的用户才推送消息

如果业务无关,则直接通过tcp通道投递;如果业务相关,发送方先来一个“端到云”的投递(通过mq),业务服务器处理再反向来一个“云到端”的投递(RPC)给接收方。

潜在问题:如果接收方不在线怎么办

优化TIPS:增加DB存储离线消息

潜在的问题:无线环境下经常网络不稳(例如进出电梯断网),消息经常丢失

优化TIPS:消息平台收到消息先落地数据库,接收方收到后应用层ACK再删除,以保证不丢失
如上图(本文最重要的2张图之一),整个消息投递流程为:

(1)发送发将消息发给消息平?

(2)消息平台先将消息落地DB

(3)消息平台回复发送方消息发送成功(此时和接收方是否接到无关)

(3)与此同时,并行的把消息投递给接收方(如果不在线就存离线了)

(4)接收方应用层ACK表示收到了消息

(5)消息平台将消息删除

(6)告之接收方ACK已经成功处理

可以看到,是使用“应用层ACK来解决消息可达性问题的”

潜在问题:发送方没有收到第3步骤中的消息平台回复怎么办?

优化TIPS:发送方重发(服务器无状态)

潜在问题:接收方收到重发的冗余消息怎么办?

优化TIPS:接收方去重(可以做到服务端完全无状态,只需要简单投递消息即可)

【分层架构说明】

整个系统的分层架构如上图(本文最重要的2张图之二),整个消息平台系统由:

(1)消息平台在APP里的msg-sdk,向APP提供帅气的接口

(2)msg-gate,整个消息平台的tcp接入门户,保持tcp长连接,初步攻防,加解密,压缩解压缩

(3)msg-logic,整个消息平台逻辑处理的部分

(4)redis,高可用redis集群存储用户在线状态online/offline,以及用户在哪一台msg-gate接入(如果在线)

(5)DB,存储离线消息

非消息平台的几个业务部分:

(1)APP:业务方APP,可以有多个,通过msg-sdk来接入消息平台

(2)mq:消息平台通过mq来给业务方服务器发“端到云”的消息

(3)app-server:业务方后端,可以有多个,通过mq接收“端到云”的消息,通过RPC发送“云到端”的消息

【对外提供的接口说明】

消息平台对业务方提供的接口是很少很通用的接口。

msg-sdk对APP提供的核心接口有:

1)login:接入消息平台

(2)logout:登出消息平台

(3)c2s:发送client to server“端到云”的消息

(4)c2c:发送client to client“端到端”的消息

(5)get-offline-msg:拉取离线消息

(6)on-msg-recieved:收到消息的callback回调接口

消息平台对app-server提供的核心接口有:

(1)s2c:发送server to client“云到端”的消息

其他业务方不需要关注,是msg-sdk与消息平台之间的内部接口有:

(1)keepalive:用于msg-sdk与消息平台的连接保持(对业务方透明)

(2)c2c-ack:用户c2c接口的应用层ack接口(对业务方透明)

【如何实现跨帐号体系的聊天】

既然是通用的消息平台,如何实现跨帐号体系的消息发送呢(即如何实现qq与旺旺的聊天)?

解决方案:不再使用uid作为整个系统运行的key,而使用domain+uid,或者appid+uid来作为整个系统运行的key

潜在耦合点:这样的话,login接口的逻辑处理,消息平台需要switch case (domain或者appid)来进行不同的登录验证,与业务有一定的耦合,不过新增帐号体系的频度很低,远比新增消息类型低

【协议的扩展性设计】

APP本质是cs架构,一旦放出去的版本就很难收回来,其兼容系要求远比bs架构难,如何做到新增功能的同时,还能方便的兼容历史旧版APP呢?

(1)如何方便的增加接口?

解决方案:协议使用定长包头 + 变长包体,使用命令号cmd来扩展新接口【这个变化对业务层是透明的,是msg-sdk与消息平台之间的事情】

(2)对于同一个接口,能否增加参数,而不影响旧版本的APP?

解决方案:使用可扩展的序列化协议,例如protobuffer【protobuffer这个东西也对业务线透明】

(3)对于业务方,有很多种类的消息类型,有很多复杂的业务需求,如何保证业务扩展性的同时,又不会增加消息平台的复杂性,并对旧版本APP兼容?

例如业务线可能有这样的潜在需求:

a)推送一个运营消息

b)推送消息内容支持字体、字号、加粗、颜色

c)推送消息支持图片

d)业务支持“窗口震动”,以及“对方正在输入......”等需求

解决方案:使用可扩展的消息体协议(对消息平台透明),例如xml/json来支持可扩展的多样消息类型,并对旧版本APP兼容

使用这种消息内容协议,能保证:扩展性好、旧版本兼容、对消息平台透明等诸多好处,强烈建议使用

四、分布式架构细节

抱歉,主持人提醒时间已到,分布式架构扩展性、负载均衡性、可用性、一致性的问题线下和大家分享,先放一个分布式架构图吧:

如果你读到了这里,说明对消息平台还是有点兴趣的,58到家消息平台团队只有一个同学,奇缺人,欢迎有志之士加入。

一些说明:base北京,核心团队,技术导向,Java方向,和58沈剑一个团队

加入方式:(1)直接在文章下面留言(2)在公众号回复“招聘”获取加盟密钥

五、总结

(1)“端到云”消息投递:TCP消息通道,消息总线业务解耦

(2)“云到端”消息投递:提供RPC接口,引入状态存储

(3)“端到端”消息投递步骤如下图:

“端到端”消息投递

a)先存离线消息防丢失

b)ACK机制保证可达

c)发送方消息重发

d)接收方消息去重

5)可扩展协议设计

a)定长包头,变长包体,随时增加接口

b)可扩展序列化协议,随时变化接口

c)可扩展消息协议,随时增加类型

6)支持跨帐号体系聊天(多个域):使用domain(或者appid)+uid作为综合key

(7)分层架构如下图

相关实践学习
通过Ingress进行灰度发布
本场景您将运行一个简单的应用,部署一个新的应用用于新的发布,并通过Ingress能力实现灰度发布。
容器应用与集群管理
欢迎来到《容器应用与集群管理》课程,本课程是“云原生容器Clouder认证“系列中的第二阶段。课程将向您介绍与容器集群相关的概念和技术,这些概念和技术可以帮助您了解阿里云容器服务ACK/ACK Serverless的使用。同时,本课程也会向您介绍可以采取的工具、方法和可操作步骤,以帮助您了解如何基于容器服务ACK Serverless构建和管理企业级应用。 学习完本课程后,您将能够: 掌握容器集群、容器编排的基本概念 掌握Kubernetes的基础概念及核心思想 掌握阿里云容器服务ACK/ACK Serverless概念及使用方法 基于容器服务ACK Serverless搭建和管理企业级网站应用
目录
相关文章
|
3月前
|
运维 监控 负载均衡
动态服务管理平台:驱动微服务架构的高效引擎
动态服务管理平台:驱动微服务架构的高效引擎
60 17
|
1月前
|
Java Linux C语言
《docker基础篇:2.Docker安装》包括前提说明、Docker的基本组成、Docker平台架构图解(架构版)、安装步骤、阿里云镜像加速、永远的HelloWorld、底层原理
《docker基础篇:2.Docker安装》包括前提说明、Docker的基本组成、Docker平台架构图解(架构版)、安装步骤、阿里云镜像加速、永远的HelloWorld、底层原理
355 90
|
3月前
|
运维 监控 负载均衡
探索微服务架构下的服务治理:动态服务管理平台深度解析
探索微服务架构下的服务治理:动态服务管理平台深度解析
|
4天前
|
SQL 消息中间件 Kafka
Flink+Paimon+Hologres,面向未来的一体化实时湖仓平台架构设计
本文介绍了阿里云实时数仓Hologres负责人姜伟华在Flink Forward Asia 2024上的分享,涵盖实时数仓的发展历程、从实时数仓到实时湖仓的演进,以及总结。文章通过三代实时数仓架构的演变,详细解析了Lambda架构、Kafka实时数仓分层+OLAP、Hologres实时数仓分层复用等方案,并探讨了未来从实时数仓到实时湖仓的演进方向。最后,结合实际案例和Demo展示了Hologres + Flink + Paimon在实时湖仓中的应用,帮助用户根据业务需求选择合适的方案。
331 20
Flink+Paimon+Hologres,面向未来的一体化实时湖仓平台架构设计
|
3月前
|
运维 监控 安全
探索微服务架构下的服务治理:动态服务管理平台的力量
探索微服务架构下的服务治理:动态服务管理平台的力量
|
2月前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
《docker高级篇(大厂进阶):4.Docker网络》包括:是什么、常用基本命令、能干嘛、网络模式、docker平台架构图解
《docker高级篇(大厂进阶):4.Docker网络》包括:是什么、常用基本命令、能干嘛、网络模式、docker平台架构图解
201 56
《docker高级篇(大厂进阶):4.Docker网络》包括:是什么、常用基本命令、能干嘛、网络模式、docker平台架构图解
|
4月前
|
SQL 存储 分布式计算
ODPS技术架构深度剖析与实战指南——从零开始掌握阿里巴巴大数据处理平台的核心要义与应用技巧
【10月更文挑战第9天】ODPS是阿里巴巴推出的大数据处理平台,支持海量数据的存储与计算,适用于数据仓库、数据挖掘等场景。其核心组件涵盖数据存储、计算引擎、任务调度、资源管理和用户界面,确保数据处理的稳定、安全与高效。通过创建项目、上传数据、编写SQL或MapReduce程序,用户可轻松完成复杂的数据处理任务。示例展示了如何使用ODPS SQL查询每个用户的最早登录时间。
293 1
|
3天前
|
存储 SQL 监控
转转平台IM系统架构设计与实践(二):详细设计与实现
以转转IM架构为起点,介绍IM相关组件以及组件间的关系;以IM登陆和发消息的数据流转为跑道,介绍IM静态数据结构、登陆和发消息时的动态数据变化;以IM常见问题为风景,介绍保证IM实时性、可靠性、一致性的一般方案;以高可用、高并发为终点,介绍保证IM系统稳定及性能的小技巧。
17 6
|
1月前
|
存储 消息中间件 小程序
转转平台IM系统架构设计与实践(一):整体架构设计
本文描述了转转IM为整个平台提供的支撑能力,给出了系统的整体架构设计,分析了系统架构的特性。
74 10
|
1月前
|
监控 JavaScript 数据可视化
建筑施工一体化信息管理平台源码,支持微服务架构,采用Java、Spring Cloud、Vue等技术开发。
智慧工地云平台是专为建筑施工领域打造的一体化信息管理平台,利用大数据、云计算、物联网等技术,实现施工区域各系统数据汇总与可视化管理。平台涵盖人员、设备、物料、环境等关键因素的实时监控与数据分析,提供远程指挥、决策支持等功能,提升工作效率,促进产业信息化发展。系统由PC端、APP移动端及项目、监管、数据屏三大平台组成,支持微服务架构,采用Java、Spring Cloud、Vue等技术开发。