在即时通讯领域，高并发消息处理是个很重要的话题。以京东客服系统举例，每当促销时，促销店铺的每个客服短时间内可能接收到大量的用户咨询，如果不能及时快速地展示出用户咨询的信息，那么就无法对用户的咨询进行快速的回复，进而可能会造成一定的用户流失，这是商家和京东所不能接受的。处理这种高并发的场景时，我们需要在消息查重、数据库IO性能、内存缓存、UI显示等多维度进行优化。

　　消息从服务端推到客户端，然后被分发到消息队列，在消息队列中经过一番处理后，最终展示到页面上。这张图只是简单地描述了消息的处理流程，下面我们将分步骤说明每个流程的设计和优化。

　　客户端在消息处理完(存入数据库)后会给服务端发送已收回执，当服务端收到回执后便不再重复给客户端下发此消息，然而现实场景中如果我们处理的过慢或者网络丢包，那服务端就会重复给客户端发送该消息。既然我们无法避免重复消息，那查重流程就是我们首先要考虑的。

　　通常情况消息处理队列为一个串行队列，一条消息进入处理队列后，会涉及到Message表、User表，Conversation表等多个表的读写，而我们知道数据库的IO是非常耗时的。由于消息处理是个串行队列，消息会按照时间接收顺序在队列中排队，如果消息处理的不够快，那么服务端会因长时间收不到客户端回执而重复下发该消息，极端情况下这会导致消息队列中出现大量的重复消息IM电竞，队列压力会越来越大，内存暴增导致OOM。另外因为重复的消息导致队列变长，新消息也不能及时被处理。解决这个问题很简单，我们可以在消息进入处理队列前先进行过滤，如果已经有同样的消息进入处理队列，就直接丢掉。具体设计如下图：

　　为了避免相同消息重复处理的情况，消息在进入处理队列后，首先要判断该消息是否已经处理过(标志就是缓存是否已经同样的消息)，如果缓存有则不重复处理im资讯。其中缓存分为内存缓存和数据库两部分，当消息在持久化时，同时在内存和数据库中进行缓存。消息查重分为两步，首先判断内存缓存中是否有，如果有则直接丢弃该消息，而如果没有再通过sql来查询数据库，如果第一步内存缓存命中，就可以少一次数据库的查询。具体设计如下图：

　　消息处理完需要入库持久化，在这里可以分为两种方式，一种是消息处理完立即入库，一种是开启事务批量入库。其中第一种比较好理解实现起来也比较简单，第二种我们在消息积攒到一定量或者一个时间段结束后批量入库。SQLite的数据操作实质上是对数据文件的IO操作，频繁地插入数据会导致文件IO经常开闭，非常损耗性能。通过开启事务将数据先缓存在内存中，当提交事务时再把所有的更改更新到数据文件，此时数据文件的IO只需要开闭一次，也避免了长期占用文件IO所导致性能低下的问题。

　　以下数据表记录了在 6s设备上，这两种方式不同数据量写入数据库消耗的时间：

　　通过上表，我们可以看到数据量越大，开启事务后性能提升就越明显。那是不是在实践中一定要开启事务呢?不一定。对于IM消息来说，大部分服务端都是一条一条下发给客户端，并不存在多条消息同时到达客户端的情况，如果我们想用到事务的特性，需要先将处理完的消息缓存到内存中，定时或者定量进行批处理入库，而这都需要额外的逻辑实现，会增加代码的复杂度，进而增加维护成本。另外由于消息到达先后特性，最终的效果会因为网络等状况并没有上面的数据那么好。大家可以根据自身的情况抉择。

　　除了利用事务来提高写入性能外，SQLite在3.7.0版本引入了WAL(Write-Ahead Log)模式，在特定情况下可以大幅提升写入性能。

　　“原子提交(atomic commit)”是SQLite一个重要特性，原子提交意味着单个事务的所有更改要么全部完成，要么全部不完成，不会出现单个事务内的操作执行到一半的情况。为了实现这个特性，SQLite需要临时文件的辅助，比如rollback模式的journal文件;WAL模式的wal文件和shm文件。

　　SQLite默认为rollback模式，我们可以通过修改配置更改为WAL模式。下面通过对两种模式的事务提交流程分析，来看看WAL模式怎么提高写性能的。

　　SQLite数据库连接默认为rollback模式(journal_mode = DELETE;)。 rollback模式工作原理大致为：写操作进行前进行数据库文件拷贝，然后对数据库进行写操作。如果发生Crash或者Rollback则将日志中的原始内容回滚到数据库文件进行恢复操作，否则在Commit完成时删除日志文件。以下为rollback模式下写入的重要的节点：

　　首先，在系统缓存中创建rollback journal文件，把需要修改的原始内容保存到这个文件中，然后修改用户空间的数据库; 然后，将rollback journal文件头和文件内容通过两次fsync()从系统缓存同步到磁盘中(这个步骤非常耗时); 下一步，先将修改后的数据同步到系统缓存，再同步到磁盘中; 最后，删除rollback journal文件;

　　以上只列举了单个事务提交成功的流程，由于篇幅的原因，如提交失败(设备断电、系统崩溃等)rollback流程等细节内容可以参考SQLite官方文档，文档很完善，强烈建议抽时间学习下。

　　在大多数情况下，使用WAL模式速度更快; WAL模式进一步提升了数据库的并发性，因为读不会阻塞写，而写也不会阻塞读，读和写可以并发执行; 使用WAL模式，磁盘I/O操作更有秩序; 使用WAL模式减少了fsync()操作次数，因此不易受到系统上的fsync()系统调用(system call)中断的影响;

　　WAL模式通常要求VFS支持共享内存原语(shared-memoryprimitives); 使用数据库的所有进程必须位于同一台主机上， WAL无法在网络文件系统上运行; 在读取操作远多于写入操作的应用程序中，WAL可能比传统的日志模式稍慢(可能慢1%或2%); 每个数据库文件都关联了额外的.wal文件和.shm共享内存文件; **写流程：**

　　WAL模式相较于rollback则采用了相反的做法。在进行数据库写操作时，将数据append到-wal日志文件中而原有数据库内容保存不变。如果事务失败，-wal文件中的记录会被忽略;如果事务成功，它将在随后的某个时间被写回到数据库文件中，该步骤被称为Checkpoint。WAL模式下写数据库操作比rollback模式下更为集中，而且该模式下显著降低了磁盘同步fsync()的频率，所以相对来说写性能更优秀。我们可以使用以下代码开启WAL模式：

　　在WAL模式下读的时候，SQLite会先在WAL文件中搜索，找到最后一个写入点，记住它，并忽略在此之后的写入点(这保证了读写和读读可以并发执行)。随后，它确定所要读的数据的所在页是否在-wal文件中，如果在，则读-wal文件中的数据，如果不在，则直接读数据库文件中的数据。为了避免每个读取操作扫描整个-wal文件来寻找页面(-wal文件可以增长到几兆字节，具体取决于Checkpoint运行的频率，默认情况下，当-wal文件达到1000页的阈值大小时，SQLite会自动执行Checkpoint，我们也可以修改SQLITE_DEFAULT_WAL_AUTOCHECKPOINT来指定不同的阈值)，SQLite提供了WAL-index文件来辅助页面的查找。WAL-index文件使用了进程间共享内存的技术，共享内存是一个以.shm结尾并且和数据库文件在同一个目录下的文件，这个文件比较特别，内存和文件存在映射关系，取到这个文件的地址后可以像内存一样对其读写，而一般文件需要调用readIM电竞、write函数才能读写。WAL-index可以帮助读取操作快速定位WAL文件中的页面，极大地提高了读取的性能。

　　以下数据表记录了在 6s设备上，这两种模式不同数据量的写和读耗时：

　　从上面两个表的测试数据可以看到WAL模式对读性能影响有限，而写入性能相对于rollback模式提升了3**～4倍左右**。iOS系统从5.1.1版本开始SQLite版本便升级到3.7.7，而我们现在大部分应用支持的最低版本为iOS8，所以我们可以直接开启WAL模式来提高写入性能。

　　为了防止查询数据时每次都遍历整张表，常见的关系型数据库均提供了索引，适当地添加索引可以大大提高数据库的读性能。SQLite索引结构为B+树，也被存在数据库文件里，结构如下图(该图来自) ：

　　提升查找速度的关键在于尽可能减少磁盘I/O，那么可以知道，每个节点中的key个数越多，树的高度就越小，需要I/O的次数也就越少。因为B+树的非叶节点中不存储data，所以可以存储更多的key。很多存储引擎在B+树的基础上进行了优化，添加了指向相邻叶节点的指针，形成了带有顺序访问指针的B+树，这样做可以提高区间查找的效率，只要找到第一个值那么就可以顺序的查找后面的值。

　　普通索引(只基于表的一个列创建的索引) 唯一索引(除了普通索引的特性，索引列重复的数据不允许插入到表中) 隐式索引(数据库隐式为主键创建的唯一索引) 组合索引(基于一个表的两个或多个列创建的索引)

　　组合索引遵循”最左前缀”原则，把最常用作为检索或排序的列放在最左，依次递减，上面的组合索引相当于建立了col1,col1col2,col1col2col3三个索引，而col2或者col3是不能使用索引的，这里一定要注意查询语句和索引的顺序要一致，否则索引无法正常命中。

　　以下数据表记录了在 6s设备上，不同数据量有无索引情况下的性能表现：

　　从上面表来看，添加索引对数据库的读性能提升很大，尤其是当本地数据表越来越大，有索引与没有索引读性能对比是天壤地别。但是在使用索引时一定要要了解每种索引的适用、命中原则情况，不要一股脑的添加索引。首先，索引是需要额外的磁盘空间存储;其次，在insert/update数据时索引结构可能会发生变化消耗一部分写入性能;再次，不合理的查询语句会命中不了索引。查询优化还是建议大家翻阅官方文档。

　　虽然我们可以通过添加索引的方式，提升数据库的查询性能。但毕竟在系统磁盘缓存未命中时还是需要进行磁盘IO，而我们知道磁盘IO是非常耗时，所以减少对库的操作对读性能提升也很有帮助。为了实现这点，我们可以在DB层上面增加内存Cache层，在读数据时优先从内存Cache层读，如果命中便可以少一次读库操作。内存缓存可以使用简单的key-value结构，key为主键(或者其他唯一键，这个键应当经常被当作查询条件)，下图为增加内存Cache层后的查询和缓存逻辑：

　　当消息处理完后，下一步需要把消息展示在UI上。如果每条消息处理完就立即刷新页面，在普通低并发场景下没有太大问题，但是在高并发场景下就会造成短时间内UI刷新次数过多，从而导致页面卡顿，在这里我们可以通过两种方式进行优化。

　　消息到达UI队列时，可以延迟特定时间(比如100ms)再刷新UI，每条消息都将UI刷新的时间延迟100ms刷新。为了防止UI刷新操作因新消息的到来而一直被延迟，可以设置延迟阈值(比如2s)，当达到延时阈值时，直接提交刷新UI操作。

　　当用户滑动会话列表/会话页消息列表时，列表不刷新，等到列表停止滑动时再刷新，这样可以保证列表的滑动流畅度。iOS实现起来很方便，只要把Timer加到NSDefaultRunLoopMode就可以了。下图为具体的实现逻辑：

　　我们通过上面几点，将消息处理的每个步骤的优化点一一做了说明，下图详细地展示了消息从接收到展示的完整处理流程：

　　我们通过消息查重设计、写入性能优化、查询性能优化、消息UI刷新设计四个维度，分别介绍了高并发消息处理的优化逻辑。希望通过此文章，可以给你在设计客户端高并发消息处理方案时提供一种新的思路。

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