大家好，我是冰河~~

分布式IM即时通讯系统本质上就是对线上聊天和用户的管理，针对聊天本身来说，最核心的需求就是：发送文字、图片、文件、语音、视频、消息缓存、消息存储、消息未读、已读、撤回，离线消息、历史消息、单聊、群聊，多端同步，以及其他一些需求。

对用户管理来说，存在的需求包含：添加好友、查看好友列表、删除好友、查看好友信息、创建群聊、加入群聊、查看群成员信息、退出群聊、修改群昵称、拉人进群、踢人出群、解散群聊、填写群公告、修改群备注以及其他用户相关的需求等。

注：拿小本子记录下，后续可以写到简历上的整合了OpenAI大模型的分布式IM即时通讯系统，从此，简历上又多了一个可以拿的出手的高并发、高性能、高可用、可监控、可预警、可伸缩，支持无限扩展的真实业务场景项目。

一、前言

为了能够让小伙伴们更好的理解分布式IM即时通讯系统的设计，我们站在架构师的角度，在充分了解系统需求，业务流程和技术流程后，从全局视角为系统设定方案目标，对技术方案进行选型，对系统进行总体架构设计和分层架构设计，并梳理清楚发送消息的交互链路、单聊和群聊的交互链路。以方便各位小伙伴将分布式IM即时通讯系统写到自己的简历中，增强自己的竞争力。

二、方案目标

在进行技术选型与总体架构设计之前，需要明确一个事项，就是系统无论采用哪种方案，采用哪种架构设计都需要明确这种方案的业务目标、技术目标和架构目标，并在研发过程中不断评估系统的总体性能表现，发现系统瓶颈并不断进行优化。

总体上，我们搭建和开发的分布式IM即时通讯系统，需要满足如下方案目标。

• 业务目标：满足需求设计篇章中的各类需求场景。
• 技术目标：支持无限扩容，百万用户同时在线聊天。
• 架构目标：高并发、高性能、高可用、可监控、可预警、可伸缩，支持无限扩展。

三、技术选型

在技术选型上，除了采用SpringBoot等基础框架外，也会采用容器化方案。同时，考虑到为了尽量降低技术门槛，在整个分布式IM即时通讯系统的技术选型中，主要采用市面上比较流行的技术框架和方案，具体选型如下所示。

• 开发框架：SpringBoot、SpringCloud、SpringCloud Alibaba、Dubbo。
• 缓存：Redis分布式缓存+Guava本地缓存。
• 数据库：MySQL、TiDB、HBase。
• 流量网关：OpenResty+Lua。
• 业务网关：SpringCloud Gateway + Sentinel。
• 持久层框架：MyBatis、Mybatis-Plus。
• 服务配置、服务注册与发现：Nacos。
• 消息中间件：RocketMQ。
• 网络通信：Netty。
• 文件存储：Minio。
• 日志可视化治理：ELK。
• 容器化管理：Swarm、Portainer。
• 监控：Prometheus、Grafana。
• 前端：Vue。
• 单元测试：Junit。
• 基准测试：JMH。
• 压力测试：JMeter。

四、系统初步架构设计

对于IM即时通讯系统来说，涵盖了即时通讯后端服务、大后端平台、SDK接入服务、OpenAI接入服务、大前端UI，我相信不少小伙伴多多少少能够画出IM即时通讯系统的架构图，大致如图1-1所示。

其实，这种这种架构设计也比较常见，在这种架构设计中，Kong/Openresty/Nginx只做负载均衡和反向代理，研发人员更多的是关注业务层和基础层的开发，流量比较小时，这种架构设计一般不会有什么问题。但是一旦流量比较大，用户调用后端平台的接口发送消息时，即时通讯SDK同步调用即时通讯服务的接口就会出现性能问题。

因为每个终端同时只能与一个IM即时通讯服务实例建立连接，如果大量的用户终端恰好都与一个IM即时通讯服务建立连接，那即时通讯SDK频繁同步调用同一个IM即时通讯服务的接口就会出现性能瓶颈。此时，出现性能瓶颈时，不仅仅会影响到IM即时通讯服务，也会对后端平台接收请求的业务造成一定的影响。

五、系统架构设计优化

既然图1-1所示的架构设计存在性能瓶颈，那我们如何进行优化呢？为此我们在如1-1的基础上进行了优化，优化后的架构如图1-2所示。

对比图1-1和图1-2可以看出，在屏蔽掉技术实现细节的前提下，我们将对业务的校验和流量管控进行前置化，放大Kong/OpenResty/Nginx的职责，使得这些软件不仅具备反向代理和负载均衡的功能，还能实现限流、黑白名单、流量管控、业务校验等功能。

也就是说，在这种架构模式下，我们充分发挥了整个分布式IM即时通讯系统的入口职责，充分利用Kong/OpenResty/Nginx的高并发、高吞吐量的能力，尽量将大部分无效请求挡在整个系统之外。例如，用户在没登录系统的前提下，就尝试调用发送消息、添加好友、添加群组等等接口。这样会大大减轻后台平台的业务压力。

除了在Kong/OpenResty/Nginx中实现限流、黑白名单、流量管控、业务校验等功能外，我们还引入了业务网关集群，实现限流、降级、熔断、流控、校验、鉴权等功能，进一步保证下游系统的稳定性和安全。

为了解决大量用户终端恰好连接到同一个IM即时通讯服务实例，IM即时通讯SDK频繁调用同一个IM即时通讯服务实例的接口造成的性能问题。我们在IM即时通讯服务SDK与IM即时通讯服务之间引入了RocketMQ集群。

IM即时通讯服务集群中的每一个IM即时通讯服务实例在集群中都有一个唯一的ID，并且每个IM即时通讯服务实例在启动后，只会监听RocketMQ中与自身ID相关的Topic。这样每个IM即时通讯服务只会收到与自身ID相关的Topic中的消息，不会接收所有的消息。

当用户登录系统后，就会与IM即时通讯服务建立长连接，并且会以用户ID和终端为Key，以IM即时通讯服务的ID为value，将其存储到分布式缓存中。同时，会以用户ID和终端为Key，以用户终端与IM即时通讯服务建立的长连接为value，将其存储到IM即时通讯服务本地内存中。

当用户调用后端平台的接口发消息时，会带上目标用户的ID，并且在IM即时通讯SDK中会指定用户登录的终端设备，最终会通过IM即时通讯SDK向RocketMQ发送消息。

此时IM即时通讯SDK会根据目标用户ID和终端从分布式缓存中获取目标用户连接的IM即时通讯服务的ID，并向此ID相关的Topic发送消息。此时与目标用户建立长连接的IM即时通讯服务就会接收到RocketMQ中的消息，随后根据用户ID和终端从本地缓存中获取到与用户终端建立的长连接，并基于此长连接向用户推送消息。

另外，在实际实现中，为了避免大量用户同时只连接IM即时通讯服务集群中的某一个服务实例，会对用户连接的IP、浏览器指纹、手机设备等做Hash和取模运算，使其尽量均匀分布到集群中的每一个服务实例上。

那么问题来了：这种架构设计还有进一步优化的空间吗？

六、容器化架构设计

为进一步增强分布式IM即时通讯系统的性能、可用性和弹性伸缩能力，我们可以对分布式IM即时通讯系统进行容器化架构设计，如图1-3所示。

可以看到，我们对分布式IM即时通讯系统的架构设计进行了进一步优化，采用了容器化架构设计。在原有架构的基础上，我们进行了如下改进和优化。

（1）基础支撑服务

基础支撑服务会由各种基础中间件、数据存储服务、以及监控服务实现，包含：MySQL数据库、TiDB数据库、HBase、Redis缓存、RocketMQ消息队列、Prometheus监控和Portainer容器管理等基础中间件实现，基础支撑服务会对整个分布式IM即时通讯系统提供最基础的数据、传输、监控和容器管理等服务。

（2）容器化

在容器化层面，会通过Docker、Swarm和Portainer实现，其中，会基于Swarm和Portainer对容器化进行管理。

（3）其他基础性功能实现

除了上述分层架构外，对于建设分布式IM即时通讯系统来说，还要考虑异常监控、服务注册与发现、可视化、服务降级与兜底数据、服务限流、服务容灾、容量规划与扩缩容和全链路压测等。

七、DDD分层业务架构设计

在分布式IM即时通讯系统中，不管是大后端平台，还是IM即时通讯服务，我们都会对业务层的代码采用分层业务架构，这里，可以借鉴DDD的分层架构思想，将代码总体上分成展示层、应用层、领域层和基础设施层四个层次，但是，考虑到分布式IM即时通讯系统的特殊性，又不会严格按照DDD的原则来设计代码分层，具体按照如图1-4所示。

可以看到，分布式IM即时通讯系统会借鉴DDD的设计思想，但是不会完全按照DDD的方式进行设计。

（1）展示层

展示层，也叫做用户UI层，是DDD设计的最上层，对外提供API接口，接收客户端请求，解析参数，返回结果数据，并对异常进行处理。

（2）应用层

应用层，也叫做Application层，应用层主要处理容易变化的业务场景，可对相关的事件、调度和其他聚合操作进行相关的处理。

（3）领域层

领域层，也叫做Domain层，领域层可以说是DDD设计的精髓所在，它是将业务系统中相对不变的部分抽象出来封装成领域模型。

在分布式IM即时通讯系统的设计中，领域层基本不会依赖其他层，也不会依赖基础设施层，这里是与DDD设计存在区别的地方。

（4）基础设施层

基础设施层，也叫做Infrastructure层，基础设施层会对其他各层提供通用的基础能力，在分布式IM即时通讯系统中，就包括了缓存、通用工具类、消息、系统的持久化机制等。

八、发送消息交互链路

在分布式IM即时通讯系统中，我们忽略掉其他一些细节信息，重点关注下发送消息的交互链路逻辑。不管是单聊还是群聊，最终都需要通过IM即时通讯服务将消息推送给用户的终端。此时发送消息的流程如图1-5所示。

可以看到，用户在分布式IM即时通讯系统发送消息时，不管是单聊还是群聊，最终的消息都会推送到用户登录的终端设备上。假设此时用户A给用户B发送消息，或者用户A和用户B在同一个群组，用户A向群组发送消息，用户B接收消息的主要流程如下。

• 用户A调用后端平台的接口向用户B发送消息，并且发送的消息中会带有用户B的ID以及终端信息。
• 后端平台将消息缓存起来，并且会将消息异步写入消息库。
• 后端平台从Redis中获取用户B连接的IM即时通讯服务的ID。
• 后端平台获取到用户B连接的IM即时通讯服务的ID后，会向RocketMQ中用户B连接的IM即时通讯服务ID对应的Topic发送消息。
• IM即时通讯服务会监听自身服务ID对应的RocketMQ中Topic的消息，此时，用户B连接的IM即时通讯服务会接收到消息。
• IM即时通讯服务接收到消息后，会根据用户B的ID以及终端信息从缓存中获取用户B与IM即时通讯服务建立的连接，并且通过这个连接向用户B推送消息。

要实现如上发送消息的流程，前提是要满足如下条件。

• 后端平台满足分布式条件，可随时横向扩展。
• IM即时通讯服务满足分布式条件，可随时横向扩展。
• 每个启动的IM即时通讯服务实例在集群中都有一个唯一的ID。
• 每个IM即时通讯服务，都只监听自身ID对应的RocketMQ中Topic的消息。
• 用户登录分布式IM即时通讯系统后，会与IM即时通讯服务建立长连接，并且会根据用户ID和所在的终端缓存长连接，同时会根据用户ID和所在的终端将连接的IM即时通讯服务的ID缓存到Redis。
• 用户发送消息时，会根据目标用户的ID和终端从Redis中获取IM即时通讯服务的ID，进而向当前IM即时通讯服务的ID对应的RocketMQ的Topic发送消息。
• 对应的IM即时通讯服务监听并接收到RocketMQ消息后，会根据目标用户的ID和终端从缓存中获取到用户的连接信息，向目标用户推送消息。

九、单聊交互链路

单聊就是在分布式IM即时通讯系统中，一个用户直接与另外一个用户聊天，也就是一对一的聊天。在这种场景下，很有可能单聊的两个用户中，出现用户不在线的情况。

例如，用户A给用户B发送消息时，用户B可能不在线。此时，我们就需要将用户A向用户B发送的消息存储起来。其实，在我们实现的分布式IM即时通讯系统中，无论把用户B是否在线，都会存储消息记录。当用户B登录系统后，将消息同步给用户B，如图1-6所示。

可以看到，用户A向用户B发送消息时，如果用户B在线，就可以按照发送消息的交互链路向用户B发送消息了。如果用户B不在线，此时就无法向用户B正常推送消息。当用户B登录分布式IM即时通讯系统后，就会调用后端平台的接口拉取所有未读消息，并通过用户B在线流程向用户B推送消息。

十、群聊交互链路

群聊就是在分布式IM即时通讯系统中，多个用户在同一个群组中进行聊天，此时在发送消息时，我们可以通过群组ID找出群内所有在线的用户，将消息即时发送给在线的用户。那些未在线的用户就按照单聊未在线的用户进行处理，如图1-7所示。

可以看到，群聊的交互链路流程如下所示。

• 用户调用后端平台的接口向群组发送消息。
• 后端平台将消息缓存并异步写入消息库。
• 由于是向群组发送消息，群里有多个用户，此时就会从Redis中获取所有用户连接的IM即时通讯服务ID列表。
• 对用户按照服务ID分组，将相同服务ID下的用户分在同一个逻辑分组里，方便后续推送消息，并且会记录未在线的用户列表。
• 循环向每个服务ID对应的RocketMQ中的Topic发送消息。
• 广播处理未在线用户的未读消息ID。
• IM即时通讯服务会监听自身服务ID对应的Topic，会随时接收推送到自身服务的消息。
• 当IM即时通讯服务接收到消息后，此时用户掉线，或者用户不在线，向用户推送消息就会失败，或者未查询到用户与IM即时通讯服务建立的连接，就不会向用户推送消息。
• 当用户登录分布式IM即时通讯系统后，会从后端平台拉取历史（离线）消息，并通过用户在线的流程，向用户推送消息。

好了，看到这里，你明白如何设计一个高度可扩展的分布式IM即时通讯系统了吗？赶紧拿本子记录下你学到的知识，将其整理到简历上吧！

十一、写在最后

这些真实场景的项目设计与落地实现，在冰河的知识星球除了分布式IM即时通讯系统外，还有其他5个项目，这些项目的需求、方案、架构、落地等均来自互联网真实业务场景，让你真正学到互联网大厂的业务与技术落地方案，并将其有效转化为自己的知识储备。