问题背景与挑战
移动即时通讯（IM）系统在千万级用户同时在线时，消息延迟可能引发消息乱序、重复推送等问题。典型场景包括热点事件推送、群聊消息风暴等，服务器需处理每秒数十万条消息的收发。
分布式架构与负载均衡
采用微服务架构拆分网关、消息路由、存储等模块，通过以下方式实现横向扩展：
- 基于Consul或Nacos的服务注册发现
- 使用Kubernetes进行容器化部署
- 采用加权轮询算法分配用户连接
消息队列异步处理
引入Kafka或Pulsar构建三级消息处理流水线：
- 网关层快速接收消息并写入队列
- 工作节点批量消费消息进行业务处理
- 推送服务通过长连接下发消息
缓存策略优化
使用Redis集群构建多级缓存体系：
- 本地缓存存储在线状态信息
- 分布式缓存保存未确认消息
- 采用Write-Back策略降低数据库压力
数据库分库分表
历史消息存储采用ShardingSphere实现：
| 分片键 | 算法 | 节点数 |
|---|---|---|
| 用户ID | 一致性哈希 | 32 |
| 时间戳 | 范围分片 | 8 |
客户端优化策略
通过以下措施提升端侧体验：
- 消息去重机制（Deduplication ID）
- 自适应心跳间隔调整
- 离线消息增量同步协议
通过分布式架构、消息队列削峰、智能缓存和数据库分片等技术组合，可有效将消息延迟控制在100ms以内。未来需结合边缘计算和QUIC协议进一步优化传输效率。
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