QQ状态同步究竟是推还是拉？

前面两篇讲即时通讯核心技术的文章

《微信为什么不丢消息？》

《http如何像tcp一样实时的收消息？》

反馈还可以，故继续即时通讯这一个系列吧，今天聊聊即时通讯中的“状态”。

需求缘起

“在线状态一致性”（好友在线状态，群友在线状态）是即时通讯领域较难解决的一个技术问题，如何精准实时的获得好友、群友的在线状态，是今天将要探讨的话题。

好友状态一致性

问题一：用户uid-A登录时，如何获取自己全部好友的在线状态？

回答：

（1）服务器要存储所有用户的在线状态（往往存储在保证高可用的缓存集群里） -> 保证状态可查

（2） 用户状态实时变更，任何用户登录时，需要将服务端自己的在线状态置为online；任何用户登出时，需要将服务端自己的状态置为offline -> 保证服务端状态存储的一致性与实时性

（3）uid-A登录时，先去数据库拉取自己的好友列表，再去缓存获取所有好友的在线状态 -> 保证登录时好友状态获取的一致性与实时性

问题二：用户uid-A的好友uid-B状态改变时（由登录、登出、隐身等动作触发），uid-A如何知道这一事件？

方案一：uid-A向服务器轮询拉取uid-B（其实是自己的全部好友）的状态，例如每1分钟一次

缺点：

（1）如果uid-B的状态改变，uid-A获取不实时，可能有1分钟时延

（2）如果uid-B的状态不改变，uid-A会有大量无效的轮询请求，占用服务器资源

方案二：uid-B状态改变时（由登录、登出、隐身等动作触发），服务器不仅在缓存中修改uid-B的状态，还要将这个状体改变的通知 推送给uid-B的在线反向好友（ 反向好友是指：加了uid-B为好友的人，而不是uid-B的好友，这个细节要注意）

优点：

（1）实时

缺点：

（2）当在线好友量很大时，任何一个用户状态的改变，会扩散成N个实时通知，这个N叫做“消息风暴扩散系数”。

假设一个im系统平均每个用户有200个反向好友，平均有20%的反向好友在线，那么消息风暴扩散系数N=40，这意味着，任何一个状态的变化会变成40个推送请求。

群友状态一致性

问题三：群友状态一致性有什么不同，和好友状态一致性相比复杂在哪里？为什么不能采用实时推送？

回答：

理论上群友状态也可以通过实时推送的方式实现，以保证实时性。但实际上，群友状态一般都是采用拉取的方式获得，因为群友状态“消息风暴扩散系数”N实在太大，全部实时获取系统往往承受不了。

假设平均每个用户加了20个群，平均每个群有200个用户，依然假设20%的用户在线，那么为了保证群友状态的实时性，每个用户登录，就要将自己的状态改变通知发送给20*200*20%=800个群友，N=800，意味着，任何一个状态的变化会变成800个推送请求。

XXX系统使用的是群友状态推送，不存在的这样的问题？那很可能是，XXX系统的用户量和活跃度还不够高吧。

问题四：轮询拉取群友状态也会给服务器带来过大的压力，还有什么优化方式？

回答：

群友的数据量太大，虽然每个用户平均加入了20个群，但实际上并不会每次登录都进入每一个群。不采用轮询拉取，而采用按需拉取，延时拉取的方式，在真正进入一个群时才实时拉取群友的在线状态，是既能满足用户需求（用户感觉是状态是实时、一致的，但其实是进入群才拉取的），又能降低服务器压力。这是一种常见方法。

关于更多按需拉取，延时拉取的讨论，可移步《 微信为啥这么省流量》。

延伸讨论：系统消息/开屏广告的推送与拉取

问题五：系统消息/开屏广告一般采用推送还是拉取？

回答：

不考虑APP端的push（APP端的push，不需要启动APP，不依赖client与server之间的TCP长连接），个人强烈建议系统消息/开屏广告这类消息采用“拉取”的方式，原因是：

（1）这类业务对消息的实时性往往要求不高

（2）如果集中推送，“消息风暴扩散系数”过大，容易引发系统抖动；而拉取的方式，可以摊平这个抖动，用户登录时均匀的发起请求

（3）如果集中推送，往往不在意用户是否“在线”，往往会造成大量离线垃圾消息；而拉取的方式，保证只有在线的用户才会收到请求

（4）…

有不同的建议，欢迎评论讨论。

总结与建议

状态的实时性与一致性是一个较难解决的技术问题，不同的业务接受度，不同的数据量并发量在线量，实现方式不同，个人建议的方式是：

（1）好友状态，如果对实时性要求较高，可以采用推送的方式同步；如果实时性要求不高，可以采用轮询拉取的方式同步

（2）群友的状态，由于消息风暴扩散系数过大，可以采用按需拉取，延时拉取的方式同步

（3）系统消息/开屏广告等对实时性要求不高的业务，可以采用拉取的方式获取消息

（4）“消息风暴扩散系数”是指一个消息发出时，变成N个消息的扩散系数，这个系数与业务及数据相关，一定程度上它的大小决定了技术采用推送还是拉取