基于实践：一套百万消息量小规模IM系统技术要点总结

本文由公众号“后台技术汇”分享，原题“基于实践，设计一个百万级别的高可用 & 高可靠的 IM 消息系统”，原文链接在文末。由于原文存在较多错误和不准确内容，即时通讯网在收录时，有大量修订和改动。

1、引言

大家好，我是公众号“后台技术汇”的博主“一枚少年”。

本人从事后台开发工作 3 年有余了，其中让我感触最深刻的一个项目，就是在两年前从架构师手上接过来的 IM 消息系统。

本文内容将从开发者的视角出发（主要是我自已的开发体会），围绕项目背景、业务需求、技术原理、开发方案等主题，一步一步的与大家一起剖析：设计一套百万消息量的小规模IM系统架构设计上需要注意的技术要点。



本文已同步发布于“即时通讯技术圈”公众号，欢迎关注。公众号上的链接是：点此进入。

2、项目背景

我们仔细观察就能发现，生活中的任何类型互联网服务都有 IM 系统的存在。

比如：

• 1）基础性服务类-腾讯新闻（评论消息）；
• 2）商务应用类-钉钉（审批工作流通知）；
• 3）交流娱乐类-QQ/微信（私聊群聊 &讨论组 &朋友圈）；
• 4）互联网自媒体-抖音快手（点赞打赏通知）。
  

在这些林林总总的互联网生态产品里，即时消息系统作为底层能力，在确保业务正常与用户体验优化上，始终扮演了至关重要的角色。

所以，现如今的互联网产品中，即时通讯技术已经不仅限于传统IM聊天工具本身，它早已通过有形或无形的方式嵌入到了各种形式的互联网应用当中。IM技术（或者说即时通讯技术）对于很多开发者来说，确实是必不好可少的领域知识，不可或缺。

3、系统能力

典型的IM系统通常需要满足四点能力：高可靠性、高可用性、实时性和有序性。



这几个概念我就不详细展开，如果你是IM开发入门者，可以详读下面这几篇：

• 《零基础IM开发入门(一)：什么是IM系统？》
• 《零基础IM开发入门(二)：什么是IM系统的实时性？》
• 《零基础IM开发入门(三)：什么是IM系统的可靠性？》
• 《零基础IM开发入门(四)：什么是IM系统的消息时序一致性？》
  

4、架构设计

以我的这个项目来说，架构设设计要点主要是：

• 1）微服务：拆分为用户微服务 &消息连接服务 &消息业务服务；
• 2）存储架构：兼容性能与资源开销，选择 reids&mysql；
• 3）高可用：可以支撑起高并发场景，选择 Spring 提供的 websocket；
• 4）支持多端消息同步：app 端、web 端、微信公众号、小程序消息；
• 5）支持在线与离线消息场景。
  

业务架构图主要是这样：


技术模块分层架构大概是这样：

5、消息存储技术要点

5.1理解读扩散和写扩散

5.1.1）基本概念：

我们举个例子说明什么是读扩散，什么是写扩散：

一个群聊“相亲相爱一家人”，成员：爸爸、妈妈、哥哥、姐姐和我（共 5 人）。

因为你最近交到女朋友了，所以发了一条消息“我脱单了”到群里面，那么自然希望爸爸妈妈哥哥姐姐四个亲人都能收到了。

正常逻辑下，群聊消息发送的流程应该是这样：

• 1）遍历群聊的成员并发送消息；
• 2）查询每个成员的在线状态；
• 3）成员不在线的存储离线；
• 4）成员在线的实时推送。
  

数据分发模型如下：


问题在于：如果第4步发生异常，群友会丢失消息，那么会导致有家人不知道“你脱单了”，造成催婚的严重后果。

所以优化的方案是：不管群员是否在线，都要先存储消息。

按照上面的思路，优化后的群消息流程如下：

• 1）遍历群聊的成员并发送消息；
• 2）群聊所有人都存一份；
• 3）查询每个成员的在线状态；
• 4）在线的实时推送。
  

以上优化后的方案，便是所谓的“写扩散”了。

问题在于：每个人都存一份相同的“你脱单了”的消息，对磁盘和带宽造成了很大的浪费（这就是写扩散的最大弊端）。

所以优化的方案是：群消息实体存储一份，用户只存消息 ID 索引。

于是再次优化后的发送群消息流程如下：

• 1）遍历群聊的成员并发送消息；
• 2）先存一份消息实体；
• 3）然后群聊所有人都存一份消息实体的 ID 引用；
• 4）查询每个成员的在线状态；
• 5）在线的实时推送。
  

二次优化后的方案，便是所谓的“读扩散”了。

5.1.2）小结一下：

• 1）读扩散：读取操作很重，写入操作很轻，资源消耗相对小一些；
• 2）写扩散：读取操作很轻，写入操作很重，资源消耗相对大一些。
  

从公开的技术资料来看，微信和钉钉的群聊消息应该使用的是写扩散方式，具体可以参看这两篇：《微信后台团队：微信后台异步消息队列的优化升级实践分享》、《阿里IM技术分享(四)：闲鱼亿级IM消息系统的可靠投递优化实践》（注意“5.5 服务端存储模型优化”这一节）。

5.2“消息”所关联的对象

5.2.1）消息实体模型：

常见的消息业务，可以抽象为几个实体模型概念：用户/用户关系/用户设备/用户连接状态/消息/消息队列。

在IM系统中的实体模型关系大致如下：


5.2.2）实体模型概念解释：

用户实体：

• 1）用户->用户终端设备：每个用户能够多端登录并收发消息；
• 2）用户->消息：考虑到读扩散，每个用户与消息的关系都是 1：n；
• 3）用户->消息队列：考虑到读扩散，每个用户都会维护自己的一份“消息列表”（1:1），如果考虑到扩容，甚至可以开辟一份消息溢出列表接收超出“消息列表”容量的消息数据（此时是 1：n）；
• 4）用户->用户连接状态：考虑到用户能够多端登录，那么 app/web 都会有对应的在线状态信息（1：n）；
• 5）用户->联系人关系：考虑到用户最终以某种业务联系到一起，组成多份联系人关系，最终形成私聊或者群聊（1：n）；
  

联系人关系（主要由业务决定用户与用户之间的关系），比如说：

• 1）某个家庭下有多少人，这个家庭群聊就有多少人；
• 2）在 ToB 场景，在钉钉企业版里，我们往往有企业群聊这个存在。
  

消息实体：

• 消息->消息队列：考虑到读扩散，消息最终归属于一个或多个消息队列里，因此群聊场景它会分布在不同的消息队列里。
  

消息队列实体：

• 消息队列：确切说是消息引用队列，它里面的索引元素最终指向具体的消息实体对象。
  

用户连接状态：

• 1）对于 app 端：网络原因导致断线，或者用户手动 kill 掉应用进程，都属于离线；
• 2）对于 web 端：网络原因导致浏览器断网，或者用户手动关闭标签页，都属于离线；
• 3）对于公众号：无法分别离线在线；
• 4）对于小程序：无法分别离线在线。
  

用户终端设备：

• 客户端一般是 Android&IOS，web 端一般是浏览器，还有其他灵活的 WebView（公众号/小程序）。
  

5.3消息的存储方案

对于消息存储方案，本质上只有三种方案：要么放在内存、要么放在磁盘、要么两者结合存储（据说大公司为了优化性能，活跃的消息数据都是放在内存里面的，毕竟有钱~）。

下面分别解析主要方案的优点与弊端：

• 1）方案一：考虑性能，数据全部放到 redis 进行存储；
• 2）方案二：考虑资源，数据用 redis + mysql 进行存储。
  

5.3.1）对于方案一：redis

前提：用户 & 联系人关系，由于是业务数据，因此统一默认使用关系型数据库存储。

流程图：


解释如下：

• 1）用户发消息；
• 2）redis 创建一条实体数据 &一个实体数据计时器；
• 3）redis 在 B 用户的用户队列 添加实体数据引用；
• 4）B 用户拉取消息（后续 5.2 会提及拉模式）。
  

实现方案：

• 1）用户队列，zset（score 确保有序性）；
• 2）消息实体列表，hash（msg_id 确保唯一性）；
• 3）消息实体计数器，hash（支持群聊消息的引用次数，倒计时到零时则删除实体列表的对应消息，以节省资源）。
  

优点是：内存操作，响应性能好

弊端是：

• 1）内存消耗巨大，eg：除非大厂，小公司的服务器的宝贵内存资源是耗不起业务的，随着业务增长，不想拓展资源，就需要手动清理数据了；
• 2）受 redis 容灾性策略影响较大，如果 redis 宕机，直接导致数据丢失（可以使用 redis 的集群部署/哨兵机制/主从复制等手段解决）。
  

5.3.2）方案二：redis+mysql

前提：用户 & 联系人关系，由于是业务数据，因此统一默认使用关系型数据库存储。

流程图：


解释如下：

• 1）用户发消息；
• 2）mysql 创建一条实体数据；
• 3）redis 在 B 用户的用户队列 添加实体数据引用；
• 4）B 用户拉取消息（下文会提及拉模式）。
  

实现方案：

• 1）用户队列，zset（score 确保有序性）；
• 2）消息实体列表，转移到 mysql（表主键 id 确保唯一性）；
• 3）消息实体计数器，hash（删除这个概念，因为磁盘可用总资源远远高于内存总资源，哪怕一直存放 mysql 数据库，在业务量百万级别时也不会有大问题，如果是巨大体量业务就需要考虑分表分库处理检索数据的性能了）。
  

优点是：

• 1）抽离了数据量最大的消息实体，大大节省了内存资源；
• 2）磁盘资源易于拓展 ，便宜实用。
  

弊端是：磁盘读取操作，响应性能较差（从产品设计的角度出发，你维护的这套 IM 系统究竟是强 IM 还是弱 IM）。

6、消息的消费模式

6.1拉模式

选用消息拉模式的原因：

• 1）由于用户数量太多（观察者），服务器无法一一监控客户端的状态，因此消息模块的数据交互使用拉模式，可以节约服务器资源；
• 2）当用户有未读消息时，由客户器主动发起请求的方式，可以及时刷新客户端状态。
  

6.2ack 机制

技术原理：

• 1）基于拉模式实现的数据拉取请求（第一次 fetch 接口）与数据拉取确认请求（第二次 fetch 接口）是成对出现的；
• 2）客户端二次调用 fetch 接口，需要将上次消息消费的锚点告诉服务端，服务器进而删除已读消息。
  

请求模型原理图如下：


实现方案1：基于每一条消息编号 ACK：

• 1）实现：客户端在接收到消息之后，发送 ACK 消息编号给服务端，告知已经收到该消息。服务端在收到 ACK 消息编号的时候，标记该消息已经发送成功；
• 2）弊端：这种方案，因为客户端逐条 ACK 消息编号，所以会导致客户端和服务端交互次数过多。当然，客户端可以异步批量 ACK 多条消息，从而减少次数。
  

实现方案2：基于滑动窗口 ACK：

• 1）客户端在接收到消息编号之后，和本地的消息编号进行比对：
      - 如果比本地的小，说明该消息已经收到，忽略不处理；
      - 如果比本地的大，使用本地的消息编号，向服务端拉取大于本地的消息编号的消息列表，即增量消息列表。
      - 拉取完成后，更新消息列表中最大的消息编号为新的本地的消息编号；
• 2）服务端在收到 ack 消息时，进行批量标记已读或者删除。
  

这种方式，在业务被称为推拉结合的方案，在分布式消息队列、配置中心、注册中心实现实时的数据同步，经常被采用。

6.3基于ack 机制的好处

第一次获取消息完成之后，如果没有 ack 机制，流程是：

• 1）服务器删除已读消息数据；
• 2）服务端把数据包响应给客户端。
  

如果由于网络延迟，导致客户端长时间取不到数据，这时客户端会断开该次 HTTP 请求，进而忽略这次响应数据的处理，最终导致消息数据被删除而后续无法恢复。

有了 ack 机制，哪怕第一次获取消息失败，客户端还是可以继续请求消息数据，因为在 ack 确认之前，消息数据都不会删除掉。

7、微服务设计

一般来说 IM 微服务，能拆分为基础的三个微服务：

• 1）用户服务；
• 2）业务服务；
• 3）连接管理服务。
  

参考架构图：


他们分工合作如下。

用户微服务（用户设备的登录 & 登出）：

• 1）设备号存库；
• 2）连接状态更新；
• 3）其他登录端用户踢出等。
  

连接管理微服务：

• 1）状态保存：保存用户设备长连接对象；
• 2）剔除无效连接：轮训已有长连接对象状态，超时删除对象；
• 3）接受客户端的心跳包：刷新长连接对象的状态。
  

消息业务微服务：

• 1）消息存储：进行私聊/群聊的消息存储策略（请参看“消息存储模型”一节）；
• 2）消息消费：进行消息获取响应与 ack 确认删除（请参看“消息消费模式”一节）；
• 3）消息路由：用户在线时，路由消息通知包到“消息连接管理微服务”，以通知用户客户端来取消息。
  

最后提一下消息的路由：
微服务之间也有通信手段，比如业务服务到连接管理服务，两者之间可以通过 RPC 实现实时消息的路由通知。

8、离线消息推送

离线推送方案上，大家一般都会考虑采用两种方案：

• 1）企业自研后台离线 PUSH 系统；
• 2）企业自行对接第三方手机厂商 PUSH 系统。
  

8.1企业自研后台离线 PUSH 系统

技术原理：
在应用级别，客户端与后台离线 PUSH 系统保持长连接，当用户状态被检测为离线时，通过这个长连接告知客户端“有新消息”，进而唤醒手机弹窗标题。

弊端就是：
随着安卓和苹果系统的限制越来越严格，一般客户端的活动周期被限制的死死的，一旦客户端进程被挪到后台就立马被 kill 掉了，导致客户端保活特别难做好（这也是很多中小企业头疼的地方，毕竟只有微信或者 QQ 这种体量的一级市场 APP，手机系统愿意给他们留后门来做保活）。具体可以读一下《Android P正式版即将到来：后台应用保活、消息推送的真正噩梦》这篇。

8.2企业自行对接第三方厂商 PUSH 系统

技术原理：
在系统级别，每个硬件系统都会与对应的手机厂商保持长连接，当用户状态被检测为离线时，后台将推送报文通过 HTTP 请求，告知第三方手机厂商服务器，进而通过系统唤醒 app 的弹窗标题。

弊端就是：

• 1）作为应用端，消息是否确切送达给用户侧，是未知的；推送的稳定性也取决于第三方手机厂商的服务稳定性；
• 2）额外进行 sdk 的对接工作，增加了工作量；
• 3）第三方厂商随时可能升级 sdk 版本，导致没有升级 sdk 的服务器出现推送失败的情况，给 Sass 系统部署带来困难；
• 4）推送证书配置也要考虑到维护成本。
  

总之，IM里离线消息推送是个很头疼的问题（当然这里主要说是Andriod了，iOS里苹果官方的APNs就舒服多了），有兴趣好一读一下下面这些文章：

• 《全面盘点当前Android后台保活方案的真实运行效果（截止2019年前）》
• 《融云技术分享：融云安卓端IM产品的网络链路保活技术实践》
• 《2020年了，Android后台保活还有戏吗？看我如何优雅的实现！》
• 《史上最强Android保活思路：深入剖析腾讯TIM的进程永生技术》
• 《Android进程永生技术终极揭密：进程被杀底层原理、APP应对被杀技巧》
• 《Android保活从入门到放弃：乖乖引导用户加白名单吧(附7大机型加白示例)》
• 《阿里IM技术分享(六)：闲鱼亿级IM消息系统的离线推送到达率优化》
  

9、其它需要考虑的技术要点

9.1安全性

关于IM安全性，我个人的体会是这样：

• 1）业务数据传输安全性使用 https 访问；
• 2）实时消息使用SSL/TLS对长连接进行加密；
• 3）使用私有协议，不容易解析；
• 4）内容安全性端到端加密，中间任何环节都不能解密（即发送和接收端交换互相的密钥来解密，服务器端解密不了）；
• 5）服务器端不存储消息。
  

以上要点中：IM中的长连接安全性是比较重要且不容易处理的，因为它需要在安全性和性能上作平衡和取舍（不能光顾着安全而损失IM长连接的高吞吐性能），这方面可以参考微信团队分享的这篇《微信新一代通信安全解决方案：基于TLS1.3的MMTLS详解》。

另外：更高安全性的场景可以考虑组合加密方案，详情可以参考《探讨组合加密算法在IM中的应用》。

9.2一致性

IM消息一致性难题，主要是保证消息不乱序的问题。这个话题，初学者可以读读这篇《零基础IM开发入门(四)：什么是IM系统的消息时序一致性？》，我就不再赘述了。

解决一致性问题的切入点有很多，最常见的是使用有序的消息唯一id，关于有序且唯一的ID生成问题，微信团队的思路就很好，可以借鉴一下《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）》。

另外，以下几篇关于消息有序性问题的总结也非常好，可以进行参考：

• 《如何保证IM实时消息的“时序性”与“一致性”？》
• 《一个低成本确保IM消息时序的方法探讨》
• 《一套亿级用户的IM架构技术干货(下篇)：可靠性、有序性、弱网优化等》
  

9.3可靠性

IM里所谓的可靠性，说直白一点就是保证消息不丢失，这看似理所当然、稀松平常的技术点，在IM系统中又是另一个很大的话题，鉴于本人水平有限，就不班门弄斧，IM初学者可以能过《零基础IM开发入门(三)：什么是IM系统的可靠性？》这篇来理解可靠性这个概念。

然后再读读《IM消息送达保证机制实现(一)：保证在线实时消息的可靠投递》、《IM消息送达保证机制实现(二)：保证离线消息的可靠投递》这两篇，基本上就能对IM可靠性这个技术要点有了比较深刻的认识了。

下面这几篇实战性的总结，适合有一定IM经验的同行们学习，可以借鉴学习一下：

• 《融云技术分享：全面揭秘亿级IM消息的可靠投递机制》
• 《IM开发干货分享：如何优雅的实现大量离线消息的可靠投递》
• 《从客户端的角度来谈谈移动端IM的消息可靠性和送达机制》
• 《阿里IM技术分享(四)：闲鱼亿级IM消息系统的可靠投递优化实践》
  

9.4实时性

IM实时性这个技术点，就回归到了“即时通讯”这个技术的立身之本了，可以说，没有实时性，也就不存在“即时通讯”这个技术范畴了，可以见它的重要性。关于实时性这个概念，初学者可以通过《零基础IM开发入门(二)：什么是IM系统的实时性？》这篇去学习一下，我就不啰嗦了，人家比我说的好。

笔者公司的项目里实时通信用方案都是采用 WebSocket（如果你不了解WebSocket，可以读一下《WebSocket从入门到精通，半小时就够！》，以及《搞懂现代Web端即时通讯技术一文就够：WebSocket、socket.io、SSE》），但是某些低版本的浏览器可能不支持 WebSocket，所以实际开发时，要兼容前端所能提供的能力进行方案设计。

以下两篇关于实时性的同行实践性总结也不错：

• 《移动端IM中大规模群消息的推送如何保证效率、实时性？》
• 《阿里IM技术分享(五)：闲鱼亿级IM消息系统的及时性优化实践》
  

10、我在项目实践中的体会

作为研发者，有两年多的时间都在维护迭代公司的 IM 消息系统，以下是我自已的小小体会。

我体会到的重点难点有以下几方面：

• 1）业务闭环：消息是如何写入存储、消息是如何消费掉、在线消息是如何实现、离线消息是如何实现、群聊/私聊有何不一样、多端消息如何实现；
• 2）解 Bug 填坑：在线消息收不到，第三方推送证书如何配置；
• 3）代码优化：单体架构拆分微服务；
• 4）存储优化：1.0 版本的 redis 存储到 2.0 版本的 redis+mysql；
• 5）性能优化：未读提醒等接口性能优化。
  

项目还存在可优化的地方：

• 1）高可用方案之一：是部署多部连接管理服务器，以支撑更多的用户连接；
• 2）高可用方案之二：是对单部连接管理服务，使用 Netty 进行框架层优化，让一个服务器支撑更多的用户连接；
• 3）消息量剧增时：可以考虑对消息存储作进一步优化；
• 4）消息冷热部署：不同的地区会存在业务量差异，比如在某些经济发达的省份，IM 系统面临的压力会比较大，一些欠发达省份，服务压力会低一点，所以这块可以考虑数据的冷热部署。
  

11、写在最后

两年前从架构师手上接过来的 IM 消息系统模块，让我逐步培养了架构思维，见贤思齐，感谢恩师。

IM技术是个经久不衰的领域，但同时可直接使用的技术资产也非常匮乏，必竟传统的IM巨头们的产品通常都是私有化协议、私有化方案，很难有业界共同的方案可以直接使用（包括资料或开源代码），正是这种不通用、不准，间接导致IM技术门槛的提高。所以通常公司要搞IM的话，如果没有技术积累，就只能从零开始造轮子。

为了改变这种局面，也希望搞IM开发的同学不要闷头造车，应该多多借鉴同行的思路，同时也能积极分享自已的经验，让IM开发不再痛苦。

以上抛砖引玉，欢迎留言讨论，一起进步。

12、参考资料

[1] 新手入门一篇就够：从零开发移动端IM
[2] 为何基于TCP协议的移动端IM仍然需要心跳保活机制？
[3] Android P正式版即将到来：后台应用保活、消息推送的真正噩梦
[4] WebSocket从入门到精通，半小时就够！
[5] 搞懂现代Web端即时通讯技术一文就够：WebSocket、socket.io、SSE
[6] 一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享(含详细图文)
[7] 一套原创分布式即时通讯(IM)系统理论架构方案
[8] 一套高可用、易伸缩、高并发的IM群聊、单聊架构方案设计实践
[9] 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）
[10] 阿里IM技术分享(四)：闲鱼亿级IM消息系统的可靠投递优化实践
[11] 阿里IM技术分享(五)：闲鱼亿级IM消息系统的及时性优化实践
[12] 一套亿级用户的IM架构技术干货(下篇)：可靠性、有序性、弱网优化等
[13] 从新手到专家：如何设计一套亿级消息量的分布式IM系统
[14] 企业微信的IM架构设计揭秘：消息模型、万人群、已读回执、消息撤回等
[15] 融云技术分享：全面揭秘亿级IM消息的可靠投递机制
[16] 即时通讯安全篇（六）：非对称加密技术的原理与应用实践
[17] 通俗易懂：一篇掌握即时通讯的消息传输安全原理
[18] 微信新一代通信安全解决方案：基于TLS1.3的MMTLS详解
[19] 零基础IM开发入门(二)：什么是IM系统的实时性？
[20] 零基础IM开发入门(三)：什么是IM系统的可靠性？
[21] 零基础IM开发入门(四)：什么是IM系统的消息时序一致性？

——（原文链接：https://my.oschina.net/u/4689327/blog/5018784）——

太牛了，这么详细的设计

引用：kpsmile 发表于 2021-11-22 16:55
太牛了，这么详细的设计

这篇文章原文错误较多、逻辑较混乱，我已经尽最大努力理解并修订了这些，但还是不够完美

从作者的这句表述来看："部署多部连接管理服务器，以支撑更多的用户连接"，应该是单台系统进行TCP的连接与管理，这样就不用头疼好友路由关系的存储与寻址了

感觉说了很多，又感觉什么都没说。。。
读扩散写扩散那里就已经看得我黑人问号了

引用：Gangan_Master 发表于 2021-11-22 21:38
从作者的这句表述来看："部署多部连接管理服务器，以支撑更多的用户连接"，应该是单台系统进行TCP的连接与 ...

写这篇文章的兄弟经验还比较少，只能算是互相交流学习了

引用：椎锋陷陈 发表于 2021-11-23 09:57
感觉说了很多，又感觉什么都没说。。。
读扩散写扩散那里就已经看得我黑人问号了

我已经是很努力地在帮作者修订了，但那天晚上我头疼的很，不是特别错误地方我就没有去纠结了。
只能说，内容有喷点是好事，那表示很多人还有进步的空间，大家正好一起讨论，老手们多给于指点

引用：JackJiang 发表于 2021-11-23 10:01
我已经是很努力地在帮作者修订了，但那天晚上我头疼的很，不是特别错误地方我就没有去纠结了。
只能说， ...

JackJiang大佬辛苦了~

这个端对端加密在实际场景中使用场景一般是什么，我们之前搞过一个IM，由于端对端加密，导致服务端不知道用户用来干什么，其实很多用户在用Im来诈骗赌博，我们是直到👮🏻通知才知道。。。。

引用：yqfclid 发表于 2021-11-28 23:05
这个端对端加密在实际场景中使用场景一般是什么，我们之前搞过一个IM，由于端对端加密，导致服务端不知道用 ...

哈哈哈，对的，端到端加密就是给运营Im的人挖坑的。。。
你说的场景，比如Telegram那种，都是搞空气币的那些人在用，所以你懂的

写得太好了

引用：15805817394 发表于 2021-12-14 09:28
写得太好了

问一下大佬们，IM登录耗时、成功率、发消息平均耗时这些方面有通用指标吗

引用：星星点灯 发表于 2023-03-13 11:14
问一下大佬们，IM登录耗时、成功率、发消息平均耗时这些方面有通用指标吗

im这种系统很难标准化，所谓的通用指标，自已能接受、自已的用户能接受就行了，别的不存在的