IM消息机制（二）：保证离线消息的可靠投递
本文的上篇《IM消息机制（一）：保证在线实时消息的可靠投递》中，我们讨论了在线实时消息的投递可以通过应用层的确认、发送方的超时重传、接收方的去重等手段来保证业务层面消息的不丢不重。
但实时在线投递针对的是消息收发双方都在线的情况（如当发送方用户A发送消息给接收方用户B时，用户B是在线的），那如果消息的接收方用户B不在线，系统是如何保证消息的可达性的呢？这就是本文要讨论的问题。
一、消息接收方不在线时的典型消息发送流程
如上图所述，通常此类情况下消息的发送流程如下：
- Step 1：用户A发送一条消息给用户B
- Step 2：服务器查看用户B的状态，发现B的状态为“offline”（即B当前不在线）
- Step 3：服务器将此条消息以离线消息的形式持久化存储到DB中（当然，具体的持久化方案可由您IM的具体技术实现为准）
- Step 4：服务器返回用户A“发送成功”ACK确认包（注：对于消息发送方而言，消息一旦落地存储至DB就认为是发送成功了）
关于 “Step 4” 的补充说明：
请一定要理解“Step 4”，因为现在无论是传统的PC端IM（类似QQ这样的——可以在UI上看到好友的在线、离线状态）还是目前主流的移动端IM（强调的是用户全时在线——即你看不到好友到底在线还是离线，反正给你的假像就是这个好友“应该”是在线的），消息发送出去后，无论是对方实时在线收到还是对方不在线而被服务端离线存储了，对于发送方而言只要消息没有因为网络等原因莫名消失，就应该认为是“被收到了”。
从技术的角度讲，消息接收方收到的消息应答ACK包的真正发起者，实际上有两种可能性：一种是由接收方发出、而另一种是由服务端代为发送。
二、典型离线消息表的设计以及拉取离线消息的过程
① 存储离线消看书的表主要字段大致如下：
-- 消息接收者ID
receiver_uid varchar(50),
-- 消息的唯一指纹码（即消息ID），用于去重等场景，单机情况下此id可能是个自增值、分布式场景下可能是类似于UUID这样的东西
msg_id varchar(70),
-- 消息发出时的时间戳（如果是个跨国IM，则此时间戳可能是GMT-0标准时间）
send_time time,
-- 消息发送者ID
sender_uid varchar(50),
-- 消息类型（标识此条消息是：文本、图片还是语音留言等）
msg_type int,
-- 消息内容（如果是图片或语音留言等类型，由此字段存放的可能是对应文件的存储地址或CDN的访问URL）
msg_content varchar(1024),
…② 离线消息拉取模式： 接收方B要拉取发送方A给ta发送的离线消息，只需在receiver_uid（即接收方B的用户ID), sender_uid（即发送方A的用户ID）上查询，然后把离线消息删除，再把消息返回B即可。
③ 离线消息的拉取，如果用SQL语句来描述的话，它可以是：
SELECT msg_id, send_time, msg_type, msg_content
FROM offline_msgs
WHERE receiver_uid = ? and sender_uid = ?④ 离线拉取的整体流程如下图所示：
- Stelp 1：用户B开始拉取用户A发送给ta的离线消息；
- Stelp 2：服务器从DB（或对应的持久化容器）中拉取离线消息；
- Stelp 3：服务器从DB（或对应的持久化容器）中把离线消息删除；
- Stelp 4：服务器返回给用户B想要的离线消息。
三、上述流程存在的问题以及优化方案
如果用户B有很多好友，登陆时客户端需要对所有好友进行离线消息拉取，客户端与服务器交互次数就会比较多。 ① 拉取好友离线消息的客户端伪代码：
// 登陆时所有好友都要拉取
for(all uid in B’s friend-list){
// 与服务器交互
get_offline_msg(B,uid);
}② 优化方案1： 先拉取各个好友的离线消息数量，真正用户B进去看离线消息时，才往服务器发送拉取请求（手机端为了节省流量，经常会使用这个按需拉取的优化）。
③ 优化方案2： 如下图所示，一次性拉取所有好友发送给用户B的离线消息，到客户端本地再根据sender_uid进行计算，这样的话，离校消息表的访问模式就变为->只需要按照receiver_uid来查询了。登录时与服务器的交互次数降低为了1次。
④ 方案小结： 通常情况下，主流的的移动端IM（比如微信、手Q等）通常都是以“优化方案2”为主，因为移动网络的不可靠性加上电量、流量等资源的昂贵性，能尽量一次性干完的事，就尽可能一次搞定，从而提供整个APP的用户体验。
四、消息接收方一次拉取大量离线消息导致速度慢、卡顿的解决方法
用户B一次性拉取所有好友发给ta的离线消息，消息量很大时，一个请求包很大、速度慢，容易卡顿怎么办？
正如上图所示，我们可以分页拉取：根据业务需求，先拉取最新（或者最旧）的一页消息，再按需一页页拉取，这样便能很好地解决用户体验问题。
五、优化离线消息的拉取过程，保证离线消息不会丢失
如何保证可达性，上述步骤第三步执行完毕之后，第四个步骤离线消息返回给客户端过程中，服务器挂点，路由器丢消息，或者客户端crash了，那离线消息岂不是丢了么（数据库已删除，用户还没收到）？
确实，如果按照上述的1、2、3、4步流程，的确是的，那如何保证离线消息的绝对可靠性、可达性？
如同在线消息的应用层ACK机制一样，离线消息拉时，不能够直接删除数据库中的离线消息，而必须等应用层的离线消息ACK（说明用户B真的收到离线消息了），才能删除数据库中的离线消息。这个应用层的ACK可以通过实时消息通道告之服务端，也可以通过服务端提供的REST接口，以更通用、简单的方式通知服务端。
六、进一步优化，解决重复拉取离线消息的问题
如果用户B拉取了一页离线消息，却在ACK之前crash了，下次登录时会拉取到重复的离线消息么？
确实，拉取了离线消息却没有ACK，服务器不会删除之前的离线消息，故下次登录时系统层面还会拉取到。但在业务层面，可以根据msg_id去重。SMC理论：系统层面无法做到消息不丢不重，业务层面可以做到，对用户无感知。
优化后的拉取过程，如下图所示：
七、进一步优化，降低离线拉取ACK带来的额外与服务器的交互次数
假设有N页离线消息，现在每个离线消息需要一个ACK，那么岂不是客户端与服务器的交互次数又加倍了？有没有优化空间？
如上图所示，不用每一页消息都ACK，在拉取第二页消息时相当于第一页消息的ACK，此时服务器再删除第一页的离线消息即可，最后一页消息再ACK一次（实际上：最后一页拉取的肯定是空返回，这样可以极大地简化这个分页过程，否则客户端得知道当前离线消息的总页数，而由于消息读取延迟的存在，这个总页数理论上并非绝对不变，从而加大了数据读取不一致的可能性）。这样的效果是，不管拉取多少页离线消息，只会多一个ACK请求，与服务器多一次交互。
八、本文小结
正如本文中所列举的问题所描述的那样，保证“离线消息”的可达性比大家想象的要复杂一些，常见优化总结如下：
- 对于同一个用户B，一次性拉取所有用户发给ta的离线消息，再在客户端本地进行发送方分析，相比按照发送方一个个进行消息拉取，能大大减少服务器交互次数
- 分页拉取，先拉取计数再按需拉取，是无线端的常见优化
- 应用层的ACK，应用层的去重，才能保证离线消息的不丢不重
- 下一页的拉取，同时作为上一页的ACK，能够极大减少与服务器的交互次数