本文由阿里閒魚技術團隊景鬆分享，原題“到達率99.9%：閒魚訊息在高速上換引擎（集大成）”，有修訂和改動，感謝作者的分享。
1、引言
在2020年年初的時候接手了閒魚的IM即時訊息系統，當時的訊息存在各種問題，網上的使用者輿情也是接連不斷。
典型的問題，比如：
1）“聊天訊息經常丟失”；
2）“訊息使用者頭像亂了”；
3）“訂單狀態不對”（相信現在看文章的你還在吐槽閒魚的訊息）。
所以閒魚的即時訊息系統穩定性、可靠性是一個亟待解決的問題。
我們調研了集團內的一些解決方案，例如釘釘的IMPass。如果貿然直接遷移，技術成本和風險都是比較大，包括服務端資料需要雙寫、新老版本相容等。
那麼基於閒魚現有的即時訊息系統架構和技術體系，如何來優化它的訊息穩定性、可靠性？應該從哪裡開始治理？當前系統現狀到底是什麼樣？如何客觀進行衡量？希望本文能讓大家看到一個不一樣的閒魚即時訊息系統。
PS：如果您對IM訊息可靠性還沒有概念，建議先閱讀這篇入門文章《零基礎IM開發入門(三)：什麼是IM系統的可靠性？》。
學習交流：
- 即時通訊/推送技術開發交流5群：215477170 [推薦]
- 移動端IM開發入門文章：《新手入門一篇就夠：從零開發移動端IM》
- 開源IM框架原始碼：https://github.com/JackJiang2...
（本文同步釋出於：http://www.52im.net/thread-37...）
2、系列文章
本文是系列文章的第4篇，總目錄如下：
《阿里IM技術分享(一)：企業級IM王者——釘釘在後端架構上的過人之處》
《阿里IM技術分享(二)：閒魚IM基於Flutter的移動端跨端改造實踐》
《阿里IM技術分享(三)：閒魚億級IM訊息系統的架構演進之路》
《阿里IM技術分享(四)：閒魚億級IM訊息系統的可靠投遞優化實踐》（* 本文）
3、行業方案
經過查閱網上分享的主流訊息可靠投遞技術方案，我進行了簡單總結。
通常IM訊息的投遞鏈路大致分為三步：
1）傳送者傳送；
2）服務端接收然後落庫；
3）服務端通知接收端。
特別是移動端的網路環境比較複雜：
1）可能你發著訊息，網路突然斷掉了；
2）可能訊息正在傳送中，網路突然好了，需要重發。
技術原理圖大如下：
PS：可能很多人對行動網路的複雜性沒有個系統的認知，以下文章有必要系統閱讀：
《通俗易懂，理解行動網路的“弱”和“慢”》
《史上最全移動弱網路優化方法總結》
《為什麼WiFi訊號差？一文即懂！》
《為什麼手機訊號差？一文即懂！》
《高鐵上無線上網有多難？一文即懂！》
那麼，在如此複雜的網路環境下，是如何穩定可靠的進行IM訊息投遞的？
對於傳送者來說，它不知道訊息是否有送達，要想做到確定送達，就需要加一個響應機制。
這個機制類似於下面的響應邏輯：
1）傳送者傳送了一條訊息“Hello”，進入等待狀態；
2）接收者收到這條訊息“Hello”，然後告訴傳送者說我已經收到這條訊息了的確認資訊；
3）傳送者接收到確認資訊後，這個流程就算完成了，否則會重試。
上面流程看似簡單，關鍵是中間有個服務端轉發過程，問題就在於誰來回這個確認資訊，以及什麼時候回這個確認資訊。
網上查到比較多的是如下一個訊息必達模型：
各報文型別解釋如下：
如上面兩圖所示，傳送流程是：
1）A向IM-server傳送一個訊息請求包，即msg:R1；
2）IM-server在成功處理後，回覆A一個訊息響應包，即msg:A1；
3）如果此時B線上，則IM-server主動向B傳送一個訊息通知包，即msg:N1（當然，如果B不線上，則訊息會儲存離線）。
如上面兩圖所示，接收流程是：
1）B向IM-server傳送一個ack請求包，即ack:R2；
2）IM-server在成功處理後，回覆B一個ack響應包，即ack:A2；
3）IM-server主動向A傳送一個ack通知包，即ack:N2。
正如上述模型所示：一個可靠的訊息投遞機制就是靠的6條報文來保證的，中間任何一個環節出錯，都可以基於這個request-ack機制來判定是否出錯並重試。
我們最終採用的方案也正是參考了上面這個模型，客戶端傳送的邏輯是直接基於http的所以暫時不用做重試，主要是在服務端往客戶端推送的時候，會加上重試的邏輯。
限於篇幅，本文就不詳細展開，有興趣可以系統學習以下幾篇：
《從客戶端的角度來談談移動端IM的訊息可靠性和送達機制》
《IM訊息送達保證機制實現(一)：保證線上實時訊息的可靠投遞》
《IM訊息送達保證機制實現(二)：保證離線訊息的可靠投遞》
《完全自已開發的IM該如何設計“失敗重試”機制？》
《一套億級使用者的IM架構技術乾貨(下篇)：可靠性、有序性、弱網優化等》
《理解IM訊息“可靠性”和“一致性”問題，以及解決方案探討》
《融雲技術分享：全面揭祕億級IM訊息的可靠投遞機制》
4、當前面臨的具體問題
4.1 概述
在解決訊息可靠投遞這個問題之前，我們肯定首先應該搞清楚當前面臨的具體問題到底有哪些。
然而在接手這套即時訊息系統時，並沒有相關的準確資料可供參考，所以當前第一步還是要對這套訊息系統做一個完整的排查，於是我們對訊息做了全鏈路埋點。
具體的埋點環節如下：
基於訊息的整個鏈路，我們梳理出來了幾個關鍵的指標：
1）傳送成功率；
2）訊息到達率；
3）客戶端落庫率。
這次整個資料的統計都是基於埋點來做的，但在埋點的過程中發現了一個很大的問題：當前這套即時訊息系統沒有一個全域性唯一的訊息ID。這導致在全鏈路埋點的過程中，無法唯一確定這條訊息的生命週期。
4.2 訊息唯一性問題
如上圖所示，當前的訊息是通過3個變數來確定唯一性的：
1）SessionID: 當前會話的ID；
2）SeqID：使用者當前本地傳送的訊息序號，服務端是不關心此資料，完全是透傳；
3）Version：這個比較重要，是訊息在當前會話中的序號，已服務端為準，但是客戶端也會生成一個假的version。
以上圖為例：當A和B同時傳送訊息的時候，都會在本地生成如上幾個關鍵資訊，當A傳送的訊息（黃色）首先到達服務端，因為前面沒有其他version的訊息，所以會將原資料返回給A，客戶端A接收到訊息的時候，再跟本地的訊息做合併，只會保留一條訊息。同時服務端也會將此訊息傳送給B，因為B本地也有一個version=1的訊息，所以服務端過來的訊息就會被過濾掉，這就出現訊息丟失的問題。
當B傳送訊息到達服務端後，因為已經有version=1的訊息，所以服務端會將B的訊息version遞增，此時訊息的version=2。這條訊息傳送給A，和本地訊息可以正常合併。但是當此訊息返回給B的時候，和本地的訊息合併，會出現2條一樣的訊息，出現訊息重複，這也是為什麼閒魚之前總是出現訊息丟失和訊息重複最主要的原因。
4.3 訊息推送邏輯問題
當前訊息的推送邏輯也存在很大的問題，傳送端因為使用http請求，傳送的訊息內容基本不會出問題，問題是出現在服務端給另外一端推送的時候。
如下圖所示：
如上圖所示：服務端在給客戶端推送的時候，會先判斷此時客戶端是否線上，如果線上才會推送，如果不線上就會推離線訊息。
這個做法就非常的簡單粗暴：長連線的狀態如果不穩定，導致客戶端真實狀態和服務端的儲存狀態不一致，就導致訊息不會推送到端上。
4.4 客戶端邏輯問題
除了以上跟服務端有關係外，還有一類問題是客戶端本身設計的問題。
可以歸結為以下幾種情況：
1）多執行緒問題：反饋訊息列表頁面會出現佈局錯亂，本地資料還沒有完全初始化好，就開始渲染介面；
2）未讀數和小紅點的計數不準：本地的顯示資料和資料庫儲存的不一致；
3）訊息合併問題：本地在合併訊息的時候，是分段合併的，不能保證訊息的連續性和唯一性。
諸如以上的幾種情況，我們首先是對客戶端的程式碼做了梳理與重構。
架構如下圖所示：
5、我們的優化工作1：升級通心核心
解決問題第一步就是解決當前訊息系統唯一性的問題。
我們也調研了釘釘的方案，釘釘是服務端全域性維護訊息的唯一ID，考慮到閒魚即時訊息系統的歷史包袱，我們這邊採用UUID作為訊息的唯一ID，這樣就可以在訊息鏈路埋點以及去重上得到很大的改善。
5.1 解決訊息唯一性
在新版本的APP上面，客戶端會生成一個uuid，對於老版本無法生成的情況，服務端也會補充上相關資訊。
訊息的ID類似於 a1a3ffa118834033ac7a8b8353b7c6d9，客戶端在接收到訊息後，會先根據MessageID來去重，然後基於Timestamp排序就可以了，雖然客戶端的時間可能不一樣，但是重複的概率還是比較小。
以iOS端為例，程式碼大致如下：
(void)combileMessages:(NSArray<PMessage>)messages {
...
// 1. 根據訊息MessageId進行去重
NSMutableDictionary *messageMaps = [self containerMessageMap];
for (PMessage *message in msgs) {[messageMaps setObject:message forKey:message.messageId];}
引用
// 2. 訊息合併後排序
NSMutableArray *tempMsgs = [NSMutableArray array];
[tempMsgs addObjectsFromArray:messageMaps.allValues];
[tempMsgs sortUsingComparator:^NSComparisonResult(PMessage _Nonnull obj1, PMessage _Nonnull obj2) {// 根據訊息的timestamp進行排序 return obj1.timestamp > obj2.timestamp;}];
...
}
5.2 實現訊息重發、斷線重連機制
基於本文“3、行業方案”一節中的重發重連模型，我們完善了服務端的訊息重發的邏輯、客戶端完善了斷線重連的邏輯。
具體措施是：
1）客戶端會定時檢測ACCS長連線是否聯通；
2）服務端會檢測裝置是否線上，如果線上會推送訊息，並會有超時等待；
3）客戶端接收到訊息之後，會返回一個Ack。
5.3 優化資料同步邏輯
重發重連解決的基礎網路層的問題，接下來就要看下業務層的問題。
現有訊息系統中，很多複雜情況是通過在業務層增加相容程式碼來解決的，訊息的資料同步就是一個很典型的場景。
在完善資料同步的邏輯之前，我們也調研過釘釘的一整套資料同步方案，他們主要是由服務端來保證的，背後有一個穩定的長連線保證。
釘釘的資料同步方案大致流程如下：
我們的服務端暫時還沒有這種能力，所以閒魚這邊只能從客戶端來控制資料同步的邏輯。
資料同步的方式包括：
1）拉取會話；
2）拉取訊息；
3）推送訊息等。
因為涉及到的場景比較複雜，之前有個場景就是推送會觸發增量同步，如果推送過多的話，會同時觸發多次網路請求，為了解決這個問題，我們也做了相關的推拉佇列隔離。
客戶端控制的策略就是如果在拉取的話，會先將push過來的訊息加到快取佇列裡面，等拉取的結果回來，會再跟本地快取的邏輯做合併，這樣就可以避免多次網路請求的問題。
5.4 客戶端資料模型優化
客戶端在資料組織形式上，主要分2中：會話和訊息，會話又分為：虛擬節點、會話節點和資料夾節點。
在客戶端會構建上圖一樣的樹，這棵樹主要儲存的是會話顯示的相關資訊，比如未讀數、紅點以及最新訊息摘要，子節點更新，會順帶更新到父節點，構建樹的過程也是已讀和未讀數更新的過程。
其中比較複雜的場景是閒魚情報社，這個其實是一個資料夾節點，它包含了很多個子的會話，這就決定了他的訊息排序、紅點計數以及訊息摘要的更新邏輯會更復雜，服務端告知客戶端子會話的列表，然後客戶端再去拼接這些資料模型。
5.5 服務端儲存模型優化
在前述內容中，我大概講了客戶端的請求邏輯，即歷史訊息會分為增量和全量域同步。
這個域其實是服務端的一層概念，本質上就是使用者訊息的一層快取，訊息過來之後會暫存在快取中，加速訊息讀取。
但是這個設計也存在一個缺陷：就是域環是有長度的，最多儲存256條，當使用者的訊息數多於256條，只能從資料庫中讀取。
關於服務端的儲存方式，我們也調研過釘釘的方案——是寫擴散，優點就是可以很好地對每位使用者的訊息做定製化，缺點就是儲存量很很大。
我們的這套解決方案，應該是介於讀擴散和寫擴散之間的一種解決方案。這個設計方式不僅使客戶端邏輯複雜，服務端的資料讀取速度也會比較慢，後續這塊也可以做優化。
6、我們的優化工作2：增加質量監控體系
在做客戶端和服務端的全鏈路改造的同時，我們也對訊息線上的行為做了監控和排查的邏輯。
6.1 全鏈路排查
全鏈路排查是基於使用者的實時行為日誌，客戶端的埋點通過集團實時處理引擎Flink，將資料清洗到SLS裡面。
使用者的行為包括：
1）訊息引擎對訊息的處理；
2）使用者的點選/訪問頁面的行為；
3）使用者的網路請求。
服務端側會有一些長連線推送以及重試的日誌，也會清洗到SLS，這樣就組成了從服務端到客戶端全鏈路的排查的方案。
6.2 對賬系統
當然為了驗證訊息的準確性，我們還做了對賬系統：
在使用者離開會話的時候，我們會統計當前會話一定數量的訊息，生成一個md5的校驗碼，上報到服務端。服務端拿到這個校驗碼之後再判定是否訊息是正確的。
經過抽樣資料驗證，訊息的準確性基本都在99.99%。
7、資料指標統計方法優化
我們在統計訊息的關鍵指標時，遇到點問題：之前我們是用使用者埋點來統計的，發現會有3%~5%的資料差。
後來我們採用抽樣實時上報的資料來計算資料指標：
訊息到達率 = 客戶端實際收到的訊息量 / 客戶端應該收到的訊息量
客戶端實際收到的訊息的定義為“訊息落庫才算是”。
該指標不區分離線線上，取使用者當日最後一次更新裝置時間，理論上當天且在此時間之前下發的訊息都應該收到。
經過前述優化工作，我們最新版本的訊息到達率已經基本達到99.9%，從輿情上來看，反饋丟訊息的也確實少了很多。
8、未來規劃
整體看來，經過一年的優化治理，我們的即時訊息系統各項指標在慢慢變好。
但還是存在一些待優化的方面：
1）訊息的安全性不足：容易被黑產利用，藉助訊息傳送一些違規的內容；
2）訊息的擴充套件性較弱：增加一些卡片或者能力就要發版，缺少了動態化和擴充套件的能力。
3）底層的伸縮性不足：現在底層協議比較難擴充套件，後續還是要規範一下協議。
從業務角度看，訊息應該是一個橫向支撐的工具性或者平臺型的產品，且可以快速對接二方和三方的快速對接。
接下來，我們會持續關注訊息相關的使用者輿情，希望閒魚即時訊息系統能幫助使用者更好的完成業務交易。
附錄：更多相關文章
[1] 更多阿里巴巴的技術資源：
《阿里釘釘技術分享：企業級IM王者——釘釘在後端架構上的過人之處》
《現代IM系統中聊天訊息的同步和儲存方案探討》
《阿里技術分享：深度揭祕阿里資料庫技術方案的10年變遷史》
《阿里技術分享：阿里自研金融級資料庫OceanBase的艱辛成長之路》
《來自阿里OpenIM：打造安全可靠即時通訊服務的技術實踐分享》
《釘釘——基於IM技術的新一代企業OA平臺的技術挑戰(視訊+PPT) [附件下載]》
《阿里技術結晶：《阿里巴巴Java開發手冊(規約)-華山版》[附件下載]》
《重磅釋出：《阿里巴巴Android開發手冊(規約)》[附件下載]》
《作者談《阿里巴巴Java開發手冊(規約)》背後的故事》
《《阿里巴巴Android開發手冊(規約)》背後的故事》
《乾了這碗雞湯：從理髮店小弟到阿里P10技術大牛》
《揭祕阿里、騰訊、華為、百度的職級和薪酬體系》
《淘寶技術分享：手淘億級移動端接入層閘道器的技術演進之路》
《難得乾貨，揭祕支付寶的2維碼掃碼技術優化實踐之路》
《淘寶直播技術乾貨：高清、低延時的實時視訊直播技術解密》
《阿里技術分享：電商IM訊息平臺，在群聊、直播場景下的技術實踐》
《阿里技術分享：閒魚IM基於Flutter的移動端跨端改造實踐》
《阿里IM技術分享(三)：閒魚億級IM訊息系統的架構演進之路》
《阿里IM技術分享(四)：閒魚億級IM訊息系統的可靠投遞優化實踐》
[2] 有關IM架構設計的文章：
《淺談IM系統的架構設計》
《簡述移動端IM開發的那些坑：架構設計、通訊協議和客戶端》
《一套海量線上使用者的移動端IM架構設計實踐分享(含詳細圖文)》
《一套原創分散式即時通訊(IM)系統理論架構方案》
《從零到卓越：京東客服即時通訊系統的技術架構演進歷程》
《蘑菇街即時通訊/IM伺服器開發之架構選擇》
《騰訊QQ1.4億線上使用者的技術挑戰和架構演進之路PPT》
《微信後臺基於時間序的海量資料冷熱分級架構設計實踐》
《微信技術總監談架構：微信之道——大道至簡(演講全文)》
《如何解讀《微信技術總監談架構：微信之道——大道至簡》》
《快速裂變：見證微信強大後臺架構從0到1的演進歷程（一）》
《移動端IM中大規模群訊息的推送如何保證效率、實時性？》
《現代IM系統中聊天訊息的同步和儲存方案探討》
《微信朋友圈千億訪問量背後的技術挑戰和實踐總結》
《子彈簡訊光鮮的背後：網易雲信首席架構師分享億級IM平臺的技術實踐》
《微信技術分享：微信的海量IM聊天訊息序列號生成實踐（演算法原理篇）》
《一套高可用、易伸縮、高併發的IM群聊、單聊架構方案設計實踐》
《社交軟體紅包技術解密(一)：全面解密QQ紅包技術方案——架構、技術實現等》
《從游擊隊到正規軍(一)：馬蜂窩旅遊網的IM系統架構演進之路》
《從游擊隊到正規軍(二)：馬蜂窩旅遊網的IM客戶端架構演進和實踐總結》
《從游擊隊到正規軍(三)：基於Go的馬蜂窩旅遊網分散式IM系統技術實踐》
《瓜子IM智慧客服系統的資料架構設計（整理自現場演講，有配套PPT）》
《IM開發基礎知識補課(九)：想開發IM叢集？先搞懂什麼是RPC！》
《阿里技術分享：電商IM訊息平臺，在群聊、直播場景下的技術實踐》
《一套億級使用者的IM架構技術乾貨(上篇)：整體架構、服務拆分等》
《一套億級使用者的IM架構技術乾貨(下篇)：可靠性、有序性、弱網優化等》
《從新手到專家：如何設計一套億級訊息量的分散式IM系統》
《企業微信的IM架構設計揭祕：訊息模型、萬人群、已讀回執、訊息撤回等》
《融雲技術分享：全面揭祕億級IM訊息的可靠投遞機制》
《IM開發技術學習：揭祕微信朋友圈這種資訊推流背後的系統設計》
《阿里IM技術分享(三)：閒魚億級IM訊息系統的架構演進之路》
本文已同步釋出於“即時通訊技術圈”公眾號。
同步釋出連結是：http://www.52im.net/thread-37...