现代IM系统中消息推送和存储架构的实现

总结下来，对数据库的请求有如下几点：

1. 表构造设计可以或许知足Timeline模型的功能请求：不请求关系模型，可以或许实现队列模型，并可以或许支撑身成自增的SeqId。

2. 可以或许支撑高并发写和范围读，范围在十万级TPS。

传统架构 vs 现代架构

消息漫游也是基于Timeline，和消息同步独一的差别是，消息漫游请求办事端可以或许对Timeline内的所稀有据进行持久化。

3. 可以或许保存海量数据，百TB级。

4. 可以或许为数据定义生命周期。

阿里云表格存储（TableStore）是基于LSM存储引擎的分布式NoSQL数据库，支撑百万TPS高并发读写，PB级数据存储，数据支撑TTL，可以或许很好的知足以上需求，并且支撑自增列，可以或许异常完美的设计和实现Timeline的物理模型。

架构实现

本章会以一段异常精简的代码，来展示若何基于TableStore实现Timeline模型，并基于Timeline模型进行消息存储和推送。

这篇文┞仿中给出的代码，重要目标是为了演示若何可以或许实现一个精简Timeline的最根本功能。立时我们会推出一个完全的Timeline Library，来将基于Timeline进行消息存储和推送的代码的开辟变得无比简单。

所有示例代码基于如下SDK版本：

表构造设计

以上是创建Timeline表的示例代码，总共须要创建两张表，一张表作为消息同步库。

推送和存储实现

以上是模仿一?群内消息同步和存储的示例代码。

以上是拉取群内汗青消息以及某个群成员进行消息同步的示例代码，重要逻辑在syncMessages函数内。示例代铝闼楝拉撤消息都是大年夜seq_id为0开端，0为TableStore自增列中最小值，所以代表了大年夜最小的一个位点开妒攀拉撤消息，即拉取全量消息。

跋文

这篇文┞仿重要介绍了现代IM体系中消息推送和存储架构的实现，基于逻辑的Timeline模型，我们可以很清楚清楚明了的懂得全部消息推送和存储的架构。基于TableStore，可以异常简单的实现Timeline模型，个中自增列功能，完美的匹配了Timeline模型中所须要的最关键的SeqId自增。

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【义务编辑：武晓燕 TEL：（010）68476606】

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