🧩 典型题干
设计一个聊天系统：
- 支持实时消息推送
- 离线消息同步
- 消息有序
- 多端同步
📚 学习正文：IM 系统如何做到实时又可靠？
交互图：IM 关键链路闭环（点步骤看可靠性与一致性落点）
面试表达建议：连接是入口（长连接网关+路由表） → 消息先落库（msgId/seq） → 推送是优化体验（在线投递） → 拉取保证一致（离线增量） → ACK/重试保证不丢。
1) 建联与路由：长连接不要挂在业务服务上
- 连接网关：WebSocket/TCP 长连接集中由网关维护，业务服务无状态可水平扩展。
- 路由表：维护 userId -> gatewayNode/connId（Redis/注册中心/本地缓存+订阅）。
- 保活与迁移：心跳超时清理路由；断线重连会更新路由。
2) 发消息入口：鉴权/限流/幂等
- 鉴权：token + 会话成员校验（你是否在该会话里）。
- 限流：防刷/防抖（用户维度、会话维度）。
- 幂等：客户端请求带 clientMsgId，服务端返回 msgId；重试不生成多条消息。
3) 先落库再投递：可靠性的根
- msgId：服务端生成全局唯一（雪花/号段），用于去重与追踪。
- seq：会话内递增序号（单聊/群聊各一条序列），用于有序与增量拉取。
- 持久化：写消息存储后再触发投递（直接投递/或发 MQ 事件）。
4) 在线投递：把消息推到正确的网关
- 路由推送：根据路由表找到接收方网关节点并投递。
- 多端：同一 userId 可能绑定多个 connId，推送给所有在线端。
- 群聊扇出：可采用小群写扩散，大群读扩散/分层推送。
5) ACK 与重试：保证“不丢”与“不重复展示”
- 至少一次：服务端投递后等待 ACK，超时重试。
- 去重：客户端按 msgId 去重，避免“重试导致重复展示”。
- 投递状态：可维护已送达/已读回执（读扩散场景也要同步回执）。
6) 离线与多端同步：拉取增量保证最终一致
- 离线拉取：客户端携带 lastSeq 拉取增量，缺失消息补齐。
- 游标：每端维护游标或统一游标（看产品需求：各端阅读进度是否一致）。
- 关键表达：推送是体验优化，真正兜底一致的是“按 seq 拉取”。
7) 群聊扩展：写扩散 vs 读扩散
- 写扩散：写入每个成员 inbox，读快写重（适合小群）。
- 读扩散：群消息写一次，读时按成员拉取，写轻读重（适合大群）。
- 混合：小群写扩散，大群读扩散 + 在线端分层推送。
1) 需求澄清与量级
- 用户规模：在线用户数、日活用户数、并发会话数。
- 消息量级：每秒消息数、峰值消息数、消息大小限制。
- 功能范围：单聊/群聊/消息类型（文本/图片/文件）。
- 一致性要求：消息是否要求严格有序？允许短暂延迟吗？
2) 核心挑战
实时推送：长连接管理、心跳保活、断线重连
消息有序：单会话内消息严格递增
离线同步：用户上线后拉取离线消息
多端同步：手机/PC/Web 端消息一致
3) 数据模型设计
- 消息表：message（消息ID、会话ID、发送者、内容、时间戳、序列号）。
- 会话表：conversation（会话ID、类型、参与者、最后消息时间）。
- 用户会话：user_conversation（用户ID、会话ID、最后阅读位置）。
4) 消息投递架构
1) 发送者发消息到 API 网关
2) 消息服务持久化到 DB
3) 推送服务实时推送给在线用户
4) 离线用户消息存储到离线表
5) 用户上线时同步离线消息
系统架构图（面试时用它讲全链路）
客户端（App/Web/PC）
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v
连接网关（WebSocket/TCP）集群
- 心跳保活 / 断线重连
- 连接鉴权
- 维护 userId -> connId
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+--> 路由表（Redis/注册中心）: userId -> gatewayNode
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v
消息接入服务（API）
- 鉴权/限流/幂等（clientMsgId）
- 生成 msgId / 会话 seq
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+--> 消息存储（DB/分区表/冷热分层）
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+--> MQ（可选）：投递事件/回执事件/离线补偿
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v
投递/推送服务
- 查路由 -> 投递到目标网关
- 在线投递、多端同步
- 群聊扇出（写扩散/读扩散）
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v
客户端 ACK/回执
- 投递 ACK（至少一次 + 去重）
- 已读回执同步（多端）
离线与一致性：客户端按 lastSeq 拉取增量兜底；超时重试/对账补偿修复异常
5) 实时推送实现
- 长连接：WebSocket/TCP 长连接，支持心跳和重连。
- 连接管理：用户-连接映射，支持多设备同时在线。
- 消息路由：按用户ID路由到具体连接，支持集群扩展。
6) 可靠性保障
消息去重：基于消息ID的客户端去重
离线同步：可靠的离线消息存储和拉取
多端同步：基于序列号的消息同步机制
监控告警：消息延迟、推送失败率监控