在40岁老架构师 尼恩的读者社区(50+)中,最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如阿里、网易、有赞、希音、百度、网易、滴滴的面试资格,遇到一几个很重要的面试题:
- 企业级消息通知系统有哪些需求?如何满足?
- 企业级消息通知系统,该如何做架构设计?
尼恩提示,系统架构 相关的问题,是架构的核心知识,又是线上的重点难题。
所以,这里尼恩给大家做一下系统化、体系化的梳理,使得大家可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”,让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。
也一并把这个题目以及参考答案,收入咱们的 《尼恩Java面试宝典》V103版本,供后面的小伙伴参考,提升大家的 3高 架构、设计、开发水平。
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构建企业级统一基础推送服务,支持通过多渠道推送,能够统一集成的电子邮件、短信、聊天、钉钉、企业微信和其他公共社交应用:
企业级统一基础推送服务,是一个通用特性,适用于所有现代分布式应用,无论采用何种编程语言和技术。
企业内部,早期业务量比较少,各系统基本都是有自己的推送模块,类型也是五花八门:
各自封装模块比较简单,但是实现分散、各系统模块的质量也很难统一保证。
为了减少重复性设计、开发成本, 设计了统一的推送框架
同一套微服务框架,共用一个统一的推送框架
为了解决上述分散实现的问题,企业内部统一实现了一个综合各类推送功能的基础库,供业务方统一调用。
于是,我们把 springboot-starter的逻辑封装到了服务治理框架内,微服务服务启动时,每一个服务对各种的starter进行运维管理、配置管理。
集成到框架,每一套服务,都需要重复性的解决3高问题。
大数据量、并发量高,意味着:
这样的基础服务,需要进行沉淀,剥离,集中成统一的、基础服务,由专门团队负责维护、迭代、运维。降低重复投入、重复建设成本, 真正的降本增效。
于是, 推送框架 演进为 推送服务
一个业务应用, 基本上有很多原子服务编排、整合而来,最终构建出一个完整的架构图。
例如,在B站视频网站平台上,评论服务作为一项原子服务,在B站的视频、文章、社区都需要,那么为了提高复用性,评论服务就可以独立为原子服务,不能与特定需求紧密耦合。
在这种情况下, 评论服务,需要供一种可以适应不同场景的复用能力。
注意:请点击图像以查看清晰的架构图!
类似的,文件存储、数据存储、推送服务、身份验证服务等功能,都会沉淀为原子服务,业务开发人员,在原子服务基础上,进行编排、配置、组合,可以快速构建业务应用。
当然,本文仅仅聚焦 推送服务。 其他的原子服务, 40岁老架构师尼恩,会以其他的文章进行专文介绍, 具体请大家持续关注 尼恩的公众号,技术自由圈。
注意:请点击图像以查看清晰的架构图!
这些解决方案设计的考虑因素和组件包括:
这些客户端通过 API 调用请求单个和批量消息。它们将向简单和批量通知服务发送通知消息。
作为入口点的这些服务,通过暴露 REST API 与客户端互动。
它们负责构建通知消息,通过调用"模板服务"。这些消息将使用"验证服务"进行验证。
此服务还将管理通知消息。它将发送的消息持久化到数据库并维护活动日志。
可以使用这些服务的 API 重新发送同一条消息。
它将提供添加/更新/删除和查看旧消息和新消息的 API。
它还将提供 Web 仪表板,该仪表板应具有筛选选项,以根据不同的条件(如日期范围、优先级、模块用户、用户组等)筛选消息。
此服务主要负责所有可用的一次性密码(OTP)、短信、电子邮件、聊天以及其他推送通知消息的模板管理。
它还提供了 REST API,以便创建、更新、删除和管理模板。
除此之外,它还将提供一个用户界面(UI)的仪表板页面,使用户能从网络控制台检查和管理各种消息模板。
该服务将提供API来安排立即或指定时间的通知。可以是以下任何一种:
还可能有其他自动触发的服务,基于预定时间进行消息触发。
此服务全权负责根据业务规定和预期格式对通知信息进行核实。批量通知需由授权的系统管理员同意。
该服务负责对通知进行优先级排序,分为高、中、低三个等级。
通知信息具有较高的优先级和有时间限制的到期时间,它们将始终以较高优先级发送。
"通用出口处理器"会接收消息并根据相同的优先级从高、中和低三个不同的队列中发送和处理。
在非工作时间,可以以低优先级发送批量通知。
在交易过程中的应用程序通知可以发送到中优先级,如电子邮件等。企业可以根据通知的重要性确定优先级。
此服务提供事件中心功能,负责接收通知服务的高、中、低三个优先级的信息。
它会根据业务的优先级来发送和接收通知。企业可以根据通知的重要性来设定优先级。
服务内部包含三个主题,用于根据业务优先级接收和发送通知:
该服务通过轮询事件优先级队列来接收事件中心中的通知信息,并根据其优先级进行处理。
高优先级的通知会优先处理"高"队列,依次类推。
最后,它通过事件中心将通知信息发送到特定的适配器。
此外,该服务还从用户选择服务中获取目标用户/应用程序,以便进行通知的分发。
在处理过程中,通用出口处理器会根据事件的优先级进行相应的操作,确保重要事件得到优先处理。
这样,企业可以根据通知的优先级来确定处理顺序,从而提高通知的处理效率。
除此之外, 通用出站处理程序,还能进行消息的进一步按照通道类型进行分发:
该服务将消息发送到各种支持的适配器。
这些适配器会根据不同的设备(如桌面/移动设备)和通知类型(如短信/OTP/电子邮件/聊天/推送通知)进行转换。
这些转换器将从消息队列(rocketmq)接收传入信息并根据其所支持的格式传递给外部合作伙伴。
以下是一些转换器,根据需求可以增加更多:
这些是外部的 SAAS(云上/本地)服务提供商,利用它们的基础设施和技术实现实际的通知传递。
它们可能是像 AWS SNS、MailChimp 等的付费推送通道服务。
该服务提供选择目标用户和各种应用程序模块的功能。
这可能包括将批量消息发送到特定的用户组或不同的应用程序模块。
可能是 AD/IAM/eDirectory/用户数据库/用户组,具体取决于客户的偏好。
在服务内部,它将使用"用户配置文件服务"API 来消费和检查客户的通知偏好。
此服务提供各种功能,包括管理用户配置文件及其偏好设置。
还管理内部用户标识,和外部通道标识之间的关联关系
它还将提供取消订阅通知以及通知接收频率等功能。
"通知服务"将依赖于此服务,以便根据用户的通知偏好来发送通知。
此外,该服务还可以用于统计和分析用户对通知的偏好,以帮助企业优化通知策略。
该处理器将负责执行所有的分析工作,识别通知使用情况、趋势并生成报告。
它将从分析数据库(Cassandra)和通知数据库中提取所有最终的通知信息,用于分析和报告目的。
以下是一些用例:
此服务将持续监视事件中心队列并跟踪所有发送的通知。
它捕获通知的元数据,如传输时间、传送状态、通信渠道、消息类型等。
通知数据库,用于存储库用于存储所有通知信息,包括发送时间、状态等。
它包括一个数据库集群,其中领导者用于执行所有写操作,读取操作则在读取副本/跟随者上进行。
这个数据库群集将持久化所有通知,供分析和报告使用。
它基于“写入更多,读取更少”的理念。
它能提供良好的性能和低延迟,适应大量的通知,因为它内部处理大量的写操作,并与其他数据库节点同步,保持高可用性和可靠性的冗余数据/消息。
在任何节点崩溃的情况下,消息将始终可用。
当然,也可以是 nosql 集群型数据库。
推送服务等基础技术的相关面试题,是非常常见的面试题。
以上的内容,如果大家能对答如流,如数家珍,基本上 面试官会被你 震惊到、吸引到。
最终,让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。offer, 也就来了。
学习过程中,如果有啥问题,大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。
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