Java学习笔记（3）设计一个消息中心

功能需求分析

实现一个消息中心，支持消息推送，并在有新消息时更新用户的小红点数

1. 功能需求

• 支持实时推送
• 支持小红点数量递增
• 支持多用户，多维度展示小红点
• 小红点状态的持久化（防止服务重启丢失）
• 支持高并发与海量用户场景

2. 非功能需求

• 高性能：保证推送消息的低延迟
• 高可用性：消息推送的小红点数据更新不能丢失
• 可扩展性：支持用户增长和未来功能扩展

设计思路

1. 核心流程

• 消息的生

  • 消息中心接收系统的业务事件（新消息的产生）

• 更新小红点的数量：

  • 更新小红点数据，记录用户有未读消息

• 推送消息：

  • 将消息实时推送给用户

• 用户读取操作：

  • 用户查看消息后，小红点数重置为0或者其他特殊状态

2. 系统架构

核心组件和模块

模块	描述	实现框架或组件
消息API	提供消息查询，消息发送等接口	Java API
消息队列	用于异步解耦消息的生成，推送和存储	Kafka、RocketMQ
缓存	用户快速存储用户小红点计数	Redis
推送服务	将新消息实时推送到用户设备	WebSocket、MQTT、APNs/FCM｜
数据库	持久化消息内容和小红点数据	MySQL、MongDB

3. 逻辑设计

• 消息的接收与处理

  • 消息中心接收新消息（通过Rest API、事件流等）
  • 数据消息写入数据库，使用消息队列异步处理

• 小红点计数更新

  • 小红点计数存储在Redis中，按照用户纬度维护

      Key: unread_count:user_id
      Value: { message_type: count }
    

  • 每次新消息产生时，Redis的计数加1

      redis.hincrBy("unread_count:" + userId, messageType, 1);
    

• 实时推送

  • 通过WebSocket或者消息队列通客户端有消息
  • 推送内容包括小红点更新和消息预览内容

• 用户读取消息

  • 用户点击点击消息以后，标记消息为已读

  • 小红点计数清零以后，更新Redis和数据库

      redis.hset("unread_count:" + userId, messageType, 0);
    

4. 选型和框架

   消息队列

   • Kafka:

       高吞吐量，适合日志型消息推送
       消息分区支持高并发

   • RabbitMQ:

       支持丰富的路由规则，适合复杂的推送需求

   • RocketMQ:

       天然支持事务消息和延迟消息，适合高可靠推送
     

   缓存

   • Redis:

       使用哈希表存储小红点计数，支持高效读写
       提供过期策略，可以清理长期未读数据
     

   推送技术

   • WebSocket:

       实时双向通信，适合网页和移动端

   • MQTT:

       轻量级协议，适合物联网和高并发场景

   • APNs/FCM:

       苹果和谷歌的推送服务，适合移动设备通知

     数据库

   • MySQL：

       
       存储消息内容，适合结构化查询。
     

   • MongoDB

       
       存储消息内容，支持灵活的文档型存储和查询
     

   服务框架

   • SpringBoot

       快速构建 REST API和服务逻辑
     

   • Netty

       实现高性能 WebSocket服务
     

   • Spring WebFlux

       支持非阻塞式的异步推送
     

示例代码

1. 消息生产与小红点更新

@RestController
@RequestMapping("/message")
public Class MessageController {
    
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @PostMapping("/send")
    public ResponseEntity<String> sendMessage(@RequestBody Message message) {
        // 1. 存储消息到数据库
        message.saveMessage(message);
        
        // 2. 更新 Redis 中的小红点计数
        String key = “unread_count:” + message.getUserId();
        redisTemplate.opsForHash().increment(key, message.getType(), 1);

        // 1和2追求接口性能的话可以做成异步
        // 3.推送消息
        notificationService.pushMessage(message);
        // 4.异步接收推送消息返回的数据
        return ReponseEntity.ok(“messgae ok”);
    }

}

2. 小红点查询

@RestController
@RequestMapping("/notification")
public class NotificationController {
    
    @GetMapping("/unread")
    public Map<Object, Object> getUnreadCount(@RequestParam String userId) {
        String key = "unread_count:" + userId;
        return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
    }
}

3. 用户读取消息

@RestController
@RequestMapping("/message") 
public class ReadMessageController {
    
    @Autowired
    private RedisTemplate<Object,String> redisTemplate;

    @PostMapping("/read")
    public ResponseEntity<String> readMessage(@RequestParam String userId, @RequestParam String type) {
        // 1. 标记消息为已读（更新数据库）
        messageService.markMessagesAsRead(userId, type);
        // 2. 清零小红点计数
        String key = “unread_count:” + userId;
        redisTemplate.opsForHash().put(key, type, 0);
        return ResponseEntity.ok("Messages marked as read");
    }
}

---

扩展功能

1. 消息类型区分：

   • 例如分为系统消息、订单消息、私信等，每种类型独立计数。

2. 延迟推送：

   • 使用消息队列支持消息的延迟发送。

3. 分组推送：

   • 支持按用户群体（如订阅相同主题）推送。

4. 过期清理：

   • 定期清理 Redis 中长期未读的小红点计数。

未完待续。。。。。。

思路补充

1. IM系统和消息中心解耦逻辑

   • IM和消息中心解体，IM只是消息中心的使用者

2. 消息实体内容

   • 消息体
   • 消息未读数
   • 消息调用者
   • 消息通知方式
   • 消息发送连接方式（短链接/长链接）

3. 消息推送客户端的感知

   • APP外推送
   • APP内推送
   • 短信
   • 站内通知
   • 私信

4. 特殊业务推送

   • 1设备n用户推送（APP双启）
   • n设备单用户推送 -> 该用户最近最新使用设备