如何设计一个站内消息系统?


「系统设计面试题」如何设计一个站内消息系统?

站内消息系统设计

各位使用过简书,知乎或 B 站的小伙伴应该都有这样的使用体验:当有其他用户关注我们或者私信我们的行为时,我们会收到相关的消息。

虽然这些功能看上去简单,但其背后的设计是非常复杂的,几乎是一个完成的系统,可以称之为 站内消息系统

我以 B 站举例(个人认为 B 站的消息系统是我见过的非常完美的,UI 也最为人性化的):

可以看到 B 站把消息大致分为了三类:

  1. 系统推送的通知(System Notice);
  2. 回复、@、点赞等用户行为产生的提醒(Remind);
  3. 用户之间的私信(Chat)。

这样设计不仅分类明确,且处于同一个主体的事件提醒还会做一个聚合,极大的提高了用户体验,不让用户收到太多分散的消息。

举个例子:比如你在某个视频或某篇文章下发表了评论,有 100 个人给你的评论点了赞,那么你希望消息页面呈现的是一个一个用户给你点赞的提醒,还是像以下聚合之后的提醒:

我相信你大概率会选择后者。

我认为对于很多应用来说,这样的设计都是非常合理的,接下来我写写我对于消息系统的设计。

系统通知(System Notice)

系统通知一般是由后台管理员发出,然后指定某一类(全体,个人等)用户接收。基于此设想,可以把系统通知大致分为两张表:

  1. t_manager_system_notice(管理员系统通知表) :记录管理员发出的通知 ;
  2. t_user_system_notice(用户系统通知表) : 存储用户接受的通知。

t_manager_system_notice(管理员系统通知表) 表结构如下:

t_user_system_notice(用户系统通知表)结构如下:

当管理员发布一条通知后,将通知插入 t_manager_system_notice 表中,然后系统定时的从 t_manager_system_notice 表中拉取通知,然后根据通知的 type 将通知插入 t_user_system_notice 表中。

如果通知的 type 是 single 的,那就只需要插入一条记录到 t_user_system_notice 中。如果是全体用户,那么就需要将一个通知批量根据不同的用户 ID 插入到 t_user_system_notice 中,这个数据量就需要根据平台的用户量来计算。

举个例子:管理员 A 发布了一个活动的通知,他需要将这个通知发布给全体用户,当拉取时间到来时,系统会将这一条通知取出。随后系统到用户表中查询选取所有用户的 ID,然后将这一条通知的信息根据所有用户的 ID,批量插入 t_user_system_notice 中。用户需要查看系统通知时,从 t_user_system_notice 表中查询就行了。

需要注意的是:

  1. 因为一次拉取的数据量可能很大,所以两次拉取的时间间隔可以设置的长一些。
  2. 拉取 t_manager_system_notice 表中的通知时,需要判断 state,如果已经拉取过,就不需要重复拉取,否则会造成重复消费。
  3. 有的小伙伴可能有疑问: 某条通知已经被拉取过的话,在其后注册的用户是不是不能再接收到这条通知?是的。但如果你想将已拉取过的通知推送给那些后注册的用户,也不是特别大的问题。只需要再写一个定时任务,这个定时任务可以将通知的 push_time 与用户的注册时间比较一下,重新推送即可。

认真思考的小伙伴应该也发现了,当用户量比较大比如上千万的时候,如果发送一个全体用户的通知需要挨个插入数据到一张表的话,是不靠谱的!

常见的解决办法,有两种方式:

  1. 每位用户单独有一张或者几张专门用来存放站内消息的表,根据 hash(userId)作为表名后缀。
  2. 对于系统通知类型,只存放一条数据到 t_user_system_notice 表,用户自己拉取数据然后再判断消息是否已经读取过即可。

并且,当一条通知需要发布给全体用户时,我们还应该考虑到用户的活跃度。因为如果有些用户长期不活跃,我们还将通知推送给他(她),这显然会造成空间的浪费。 所以在选取用户 ID 时,我们可以将用户上次登录的时间与推送时间做一个比较,如果用户一年未登陆或几个月未登录,我们就不选取其 ID,进而避免无谓的推送。

以上就是系统通知的设计了,接下来再看看较难的提醒类型的消息。

事件提醒(EventRemind)

之所以称提醒类型的消息为事件提醒,是因为此类消息均是通过用户的行为产生的,如下:

  • xxx 在某个评论中@了你;
  • xxx 点赞了你的文章;
  • xxx 点赞了你的评论;
  • xxx 回复了你的文章;
  • xxx 回复了你的评论;
  • ……

诸如此类事件,我们以单词 action 形容不同的事件(点赞,回复,@(at))。 可以看到除了事件之外,我们还需要了解用户是在哪个地方产生的事件,以便当我们收到提醒时, 点击这条消息就可以去到事件现场,从而增强用户体验,我以事件源 source 来形容事件发生的地方。

  • 当 action 为点赞,source 为文章时,我就知道:有用户点赞了我的某篇文章;
  • 当 action 为点赞,source 为评论时,我就知道:有用户点赞了我的某条评论;
  • 当 action 为@(at), source 为评论时,我就知道:有用户在某条评论里@了我;
  • 当 action 为回复,source 为文章时,我就知道:有用户回复了我的某篇文章;
  • 当 action 为回复,source 为评论时,我就知道:有用户回复了我的某条评论;

由此可以设计出事件提醒表 t_event_remind,其结构如下:

消息聚合

消息聚合只适用于事件提醒,以聚合之后的点赞消息来说:

  • 100 人 {点赞} 了你的 {文章 ID = 1} :《A》;
  • 100 人 {点赞} 了你的 {文章 ID = 2} :《B》;
  • 100 人 {点赞} 了你的 {评论 ID = 3} :《C》;

聚合之后的消息明显有两个特征,即: actionsource type,这是系统消息和私信都不具备的, 所以我个人认为事件提醒的设计要稍微比系统消息和私信复杂。

如何聚合?

稍稍观察下聚合的消息就可以发现:某一类的聚合消息之间是按照 source type 和 source id 来分组的, 因此我们可以得出以下伪 SQL:

SELECT * FROM t_event_remind WHERE recipient_id = 用户ID
AND action = 点赞 AND state = FALSE GROUP BY source_id , source_type;

当然,SQL 层面的结果集处理还是很麻烦的,所以我的想法先把用户所有的点赞消息先查出来,然后在程序里面进行分组,这样会简单不少。

拓展

其实还有一种设计提醒表的做法,即按业务分类,不同的提醒存入不同的表,这样可以分为:

  1. 点赞提醒表
  2. 回复提醒表
  3. at(@)提醒表。

我认为这种设计比第一种的更松耦合,不必所有类型的提醒都挤在一张表里,但是这也会带来表数量的膨胀。 所以各位小伙伴可以自行选择方案。

私信

站内私信一般都是点到点的,且要求是实时的,服务端可以采用 Netty 等高性能网络通信框架完成请求。 我们还是以 B 站为例,看看它是怎么设计的:

B 站的私信部分可以分为两部分:

  1. 左边的与不同用户的聊天室;
  2. 与当前正在对话的用户的对话框,显示了当前用户与目标用户的所有消息。

按照这个设计,我们可以先设计出聊天室表 t_private_chat,因为是一对一,所以聊天室表会包含对话的两个用户的信息:

这里 user1_id 和 user2_id 代表两个用户的 ID,并无特定的先后顺序。

接下来是私信表 t_private_message 了,私信自然和所属的聊天室有联系,且考虑到私信可以在记录中删除(删除了只是不显示记录,但是对方会有记录,撤回才是真正的删除),就还需要记录私信的状态,以下是我的设计:

消息设置

消息设置一般都是针对提醒类型的消息的,且肯定是由用户自己设置的。所以我想到一般有以下设置选项:

  1. 是否开启点赞提醒;
  2. 是否开启回复提醒;
  3. 是否开启@提醒; 下面是 B 站的消息设置:

可以看到 B 站还添加了陌生人选项,也就是说如果给你发送私信的用户不是你关注的用户,那么视之为陌生人私信,就不接受。

以下是我对于消息设置的设计:




Enjoy Reading This Article?

Here are some more articles you might like to read next:

  • 2379. Minimum Recolors to Get K Consecutive Black Blocks
  • 2471. Minimum Number of Operations to Sort a Binary Tree by Level
  • 1387. Sort Integers by The Power Value
  • 2090. K Radius Subarray Averages
  • 2545. Sort the Students by Their Kth Score