网上有很多关于IM的教程和技术博文，有亿级用户的IM架构，有各种浅谈原创自研IM架构，也有微信技术团队分享的技术文章，有些开发者想根据这些资料自研IM。理想很丰满，现实很骨感，最后做出来的产品很难达到商用标准。事实上，很多架构没有经过海量用户的考验，当然我们也不会评判某种架构的好坏，如果开发者企图根据网上教程做出一个商用的IM，可能有点过于乐观了。本文主要从我个人角度深度剖析100%开源的OpenIM架构。当然，世界上没有最完美的架构，只有最合适的架构，也没有所谓的通用方案，不同的解决方案都有其优缺点，只有最满足业务的系统才是一个好的系统。而且，在有限的人力、物力，综合考虑时间成本，通常需要做出很多权衡。我们OpenIM的设计初衷，充分考虑了中小企业的需求，轻量级部署，同时也支持集群扩展，能支持几万用户，也能轻松扩展到上亿用户，是一个可信赖的开源项目。
IM系统技术挑战
可靠性
IM消息系统的可靠性，通常就是指消息投递的可靠性，即我们经常听到的“消息必达”，通常用消息的不丢失和不重复两个技术指标来表示。确保消息被发送后，能被接收者收到。由于网络环境的复杂性，以及用户在线的不确定性，消息的可靠性（不丢失、不重复）无疑是IM系统的核心指标，也是IM系统实现中的难点之一。总体来说，IM系统的消息“可靠性”，通常就是指聊天消息投递的可靠性（准确的说，这个“消息”是广义的，因为还存用户看不见的各种指令和通知，包括但不限于进群退群通知、好友添加通知等，为了方便描述，统称“消息”）。
从消息发送者和接收者用户行为来讲，消息“可靠性”应该分为以下几种情况：
（1）发送失败，对于这种情况IM系统必须要感知到，明确反馈发送方。如果此消息没有发送成功，发送方可以选择重试或者稍后再试。
（2）发送成功，如果接收方处在“在线”状态，应该立即收到此消息。如果接收方处在“离线”状态不能收到消息，一旦上线则立刻收到消息。
（3）消息不能重复，用数学术语表示：“有且仅有这条消息”，如果重复了，可能表达的意思就变了。
总之，一个商用 IM系统，必须包含消息“可靠性”逻辑，才能谈基本可用，这是IM系统最基本也是最核心的逻辑。
有序性（一致性）
IM系统中，特别需要考虑消息时序问题，如果后发送的消息先显示，可能严重扰乱聊天消息所要表达的意义，会造成聊天语义不连贯，引起误会。消息的时序性，也称为消息收发一致性，主要目标是：保证聊天消息的绝对时序。IM系统中消息时序的一致性问题看似简单，实则是非常有难度的技术热点话题之一。为什么会出现时序问题 1、分布式系统的出现导致时序不一致。IM系统模块众多，接入层、消息逻辑层等、每层都分布式集群化，这些应用分布在不同的机器上，如何保证时序是个难点。2、网络传输延迟导致时序不一致。不同用户发送的消息到达服务器的延时差异较大，给消息时序性带来挑战。
消息时序是分布式系统架构设计中非常难的问题，一个分布式的IM系统必须要解决这个问题，如何高效、低成本解决这个问题，是我们OpenIM要考虑的方向。
实时性
实时性，即消息实时到达接收方，如果用户在线，则实时可达，如果用户不在线，则登录时可达。由于网络波动，以及移动端操作系统对应用前后台切换的管理，如何实现用户连接管理、消息实时推送，推送失败的处理方式，客户端重连机制，消息如何补齐等，都是需要IM系统考虑，同时要结合移动端的特点，兼顾耗电量，网络，性能等。由于TCP开发略微复杂，早期的基于HTTP短轮询、长轮询的低效的技术方案，也无法达到实时性的要求。
扩展性
一般来说互联网系统的扩展性包含多个含义，我们侧重讲解关于IM消息的扩展性。IM业务特性多，功能丰富，从聊天类型来看，分为：单聊、群聊，聊天室等；从消息类型来看，分为：文本、图片、视频、地理位置、自定义消息等；从消息功能来看，分为：撤回、在线状态、对方正在输入、阅后即焚等；从通知角度来看，分为：进群、退群、添加好友、验证好友等各种通知。如何有效支撑、扩展功能，高效实现，是考验IM扩展性的一个方面，也是对系统架构设计能力的考验。为了更好地提高数据通道对业务支撑的扩展性，我们首创了“一切皆消息”的消息模型，即通讯双方产生的所有消息、通知，服务端以消息统一处理，扮演了消息通道的角色，客户端针对不同消息类型做不同的UI展示，完美解决了扩展性问题。
IM系统术语以及本文档专有名词解释
conversationId：会话Id，会话是指用户和用户之间，以及用户和群之间，进行通讯后产生的关联。
userId：用户Id：注册使用IM的用户Id，从消息的发送和接收来看有两个身份：发送者和接收者
sendId：消息发送者Id
receiverId ：消息接收者Id
msg：消息是指用户之间的沟通内容，一般指用户主动产生的。同时也包括用户看不见的各种指令和通知，包括但不限于进群退群通知、好友添加通知等
inbox：用户收件箱，给某人发送消息，实际上是往接收者“信箱”写入消息，这个信箱就是收件箱
seq：用户收件箱中消息序列号，分为local seq，和server seq，前者表示app本地消息seq，后者表示服务端消息seq，seq是连续且递增的。
conn：登录用户的连接信息，用于消息推送；
MQ：消息队列，一般用来解决应用解耦，异步消息，流量削峰等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构，本文采用kafka组件。
点击学习IM技术文章
1. OpenIM官网
2.基于Tablestore Timeline的IM（即时通讯）消息系统架构 - 架构篇
OpenIM的诞生
随着移动互联网的蓬勃发展， IM 作为一种通讯能力，已经成为互联网上的基础设施，也是许多 APP 不可或缺的功能。如何让每一个应用都具备IM功能，同时考虑企业的接入成本、服务器资源以及最重要的数据安全性和私密性。本人从微信离职后，创办了开源OpenIM，是全球首家100%开源、免费项目，并提供IMSDK，覆盖所有主流开发平台，iOS、Android、Flutter、react native、Windows、Linux、Unity、web、小程序等。
开源IM现状
github 上 IM 开源项目不少，但开发者却难以使用，主要有几点原因（1）个人项目居多，但近几年都无人维护，遇到问题无人解决，企业商业化产品不敢冒险使用（2）大部分项目不是 IM 技术专业团队完成的，技术实力和技术架构存疑，也没有经过大项目和海量用户检验；（3）只开源服务端或者客户端，只开源某一端，需要开发者实现另外一端，研发成本同样不小，另外，开源项目大部分都是以聊天app形式开源，开发者如何把 IM 集成到自身 app 中，同样存在大量的修改和适配成本。（4）部分项目打着开源的旗号，社区版免费，但核心功能缺失，商业版收费。
云服务商的弊端
IM 云服务商提供 IM SDK 和 API ，让开发者简单集成 IM 功能，当然这里也存在明显的问题（1）成本问题：企业每年额外支付上万乃至数十万的云服务费用，从长期来看是个不小的成本；（2）数据隐私问题：企业的用户数据、聊天记录等核心数据托管在 IM 云服务商，如何保证客户的数据隐私和安全性；（3）需求定制问题：IM 需求多样化，IM 功能只能由 IM 云服务商通过 SDK 的形式提供给大家使用，开发受限，所有功能都需要封装成接口；（4）捆绑问题：一旦使用 IM 云服务，形成捆绑关系，迁移成本高，受制于人。
自研的尴尬
IM 是一个看起来门槛很低的项目，网上有很多所谓的 IM 开发教程，甚至很多毕业设计也是做一个 IM 系统。由于这个误区的存在，很多企业盲目乐观组建 3-5 人的 IM 团队，历时一年半载，最后只完成了一个 demo 版本。由于架构设计不合理，demo 版本存在消息丢失、系统异常等 bug，无法达到商用的要求。IM系统除了面临互联网业务系统本身的挑战，还存在上文分析的可靠性、时序性、扩展性等问题，所以，自研IM，对于中小企业来说，可能是最糟糕的选择。
OpenIM的整体架构
OpenIM分为两大块
（一）Open-IM-SDK-Core 采用golang实现客户端逻辑，主要负责本地db存储及更新；断网重连及管理；消息及各种通知回调。本地消息、会话等数据存储，通过通知机制完成本地数据实时同步，同时兼顾客户端缓存的作用，有效缓解了服务端压力。另外，golang跨平台的特性，使得各移动平台都能无缝调用，开发者只需根据产品需求编写UI界面，通过回调机制和SDK完成数据交互和通知。
（二）Open-IM-Server 由接入层、逻辑层和存储层组成，好处在于各层能够依据业务特点专注于自己的事情，提高系统复用性，降低业务间的耦合。
（1）接入层：消息通过 websocket 协议接入，其他业务通过 http/https 协议提供REST API实现。消息是高频及核心功能，通过双协议路由，体现了轻重分离的设计思想。
（2）逻辑层：通过 rpc 实现无状态逻辑服务，易于平行扩展，模块通过 MQ 解耦。
（3）存储层：redis 存储 token 和 seq；mongodb 存储离线消息，并定时删除 14 天内（可自行配置）数据；mysql 存储全量历史消息以及用户相关资料。数据分层存储，充分利用不同存储组件的特性。
（4）Etcd：服务注册和发现、以及分布式配置中心。
消息网关msg_gateway
消息接入层，采用websocket协议接入，import gorilla具体实现，服务模块无状态，柔性伸缩，运维简单。通过MQ让业务模块之间解耦，消息写入MQ即表示发送成功。
（1）负责用户连接管理，保持长连接，存储uid->conn映射关系；
（2）负责消息接收落地，成功写入MQ后给客户端返回成功；
（3）负责把消息推送给在线状态的接收者；
下图是客户端发送消息流程
消息转发msg_transfer
消息处理rpc，作为消费者从MQ中消费（读取）消息，递增接收者收件箱seq，关联seq和msg，并存储到mongodb。全量历史消息无收件箱概念，消息作为流水记录落地mysql即可，两者通过协程独立处理，双方互不影响。msg作为无状态服务节点，如果消息量增加，可以启动冗余节点服务，加快消息处理流程。
（1）负责消费MQ中的消息，作为消费者，实时感知新信息达到，并触发回调逻辑；
（2）生成msgId作为全局消息Id；
（3）读取receiver userId，并通过redis的incr操作递增服务端对应的seq；
（4）关联seq和msgid，并存入以receiver userid为key的mongodb中，作为离线消息，一般在14天后会删除；
（5）同时，把消息作为历史记录存入mysql中，作为消息备份，或其他用途。
（4）和（5）是两个独立的协程并行执行的，mysql写入快慢不会影响mongodb的写入，这样既完成了冷热数据分离，也充分利用了机器资源。
下图是消息处理入库流程
消息推送push
msg_transfer完成存储消息到后，向push发起消息推送任务，msg_gateway查询本地userId->conn表，如果用户在线则推送给接收者，对于msg_gateway的推送架构设计，做成了“半状态”服务，即在节点本地存储了用户连接信息，作为局部信息，没有通过redis全局共享。push推送消息时，向所有msg_gateway发送推送请求，带来一定的“惊群效应”，由于msg_gateway节点不多，所以影响有限，带来的好处则是在不影响性能的前提下，msg_gateway设计和实现简单，运维也更简单。
（1）msg_transfer把消息写入mongodb后，发送push消息推送请求；
（2）push提供rpc推送服务，通过etcd找到所有注册的msg_gateway，并发送推送请求；
（3）msg_gateway从本节点内存中查询userId->conn，如果找到conn，则向客户端推送消息；
（4）如果消息接收者不在线，msg_gateway无法推送消息，但客户端网络重连时会及时同步历史消息，进行消息补齐；
下图是消息实时推送流程：
消息同步及对齐seq
由于网络的波动以及负责的网络环境，导致消息推送存在不确定性。OpenIM采用local seq和server seq消息对齐，同时结合拉取和推送的方式，简单高效地解决了消息的可靠性问题。这里分两种场景进行表述：
（1）客户端接收推送消息时，比如客户端收到推送消息的seq为100，如果local seq为99，因为seq递增且连续，所以消息正常显示即可。如果local seq大于100，说明重复推送了消息，抛弃此消息即可。如果local seq小于99，说明中间有历史消息丢失，拉取(local seq+1, 100)的消息，进行补齐即可；
（2）用户在登录、或者断网重连时，客户端会从服务端拉取最大seq(max seq)，读取客户端本地seq(local seq)，如果local seq 小于 max seq，说明存在历史消息未同步的情况，调用接口同步自身收件箱[local seq+1, max seq]的数据完成消息对齐。
下图是消息同步流程图
本文主要简单阐述了OpenIM的架构以及消息流程，让开发者对其有初步认识，在接下来的文章中，我们会详细讲解OpenIM服务端消息架构，OpenIM客户端架构，同时会详细分析OpenIM如何简单高效解决消息的可靠性、实时性、一致性和扩展性问题。