本文将探秘客服发送一条消息背后的技术和思考，帮助大家了解如何在IM聊天场景中提供高效、安全、可靠和良好的用户体验。...我们客服IM消息链路会涉及到三个核心端口，发出方、IM网关以及接收方。以下将以客服发送一条消息到IM网关这个过程简单描述一下涉及到的技术点，反之用户侧发送消息也是类似的。...前端处理的流程如下：1.4 消息的幂等性说到消息的幂等性，我们要思考一个问题，为什么会收到多条(>1)相同的消息呢？肯定是发送方重复发送导致的，那在什么场景下会重复发送？...消息处理的卡顿优化策略我们来想一下为什么会出现卡顿？什么样的场景才能够被视为卡顿呢？我们一般都会说是因为在16ms内无法完成渲染导致的。那么为什么需要在16ms内完成呢？...六、总结客服发送一条消息在IM应用中看似简单，背后需要考虑的技术细节点是很多的。首先，这需要考虑到消息的发送机制和可靠性。
由于mq使用的是亚马逊的sqs服务，而sqs是按请求数消费的原因，所以才有的将多消息合并为一条消息发送的想法。...本篇将介绍如何将多个消息合并成一个消息发送而不影响服务的并发性能，以及由于合并后产生的大消息消费出现的消息堆积现象，开的消费者越多反而消息堆积越多的bug。 为什么要将多消息合并为一个消息发送？...256，这不是一个小数目。...如何将大量消息合并为一条消息发送而不影响服务的高并发性能呢？ 其实不影响是不存在的，只是让影响变得微弱。...由于一条消息是由原本256条消息合并而成的，所以512个线程同一时间段至多只能消费2条消息，而一条消息(合并后的)的消费平均耗时是10s，也就是说一分钟内最多消费12条消息，其它38条消息在一分钟后会被其它消费者拉取到
接受消息 成功返回username相关的信息，下面我们再来测试一下是否可以正常接收消息，在Telegram控制端向c2_test发送消息： ?...循环接受消息 下面我们再来测试一下循环接收消息，测试代码如下： import sys import time import pprint import telepot bot = telepot.Bot...之后发送消息如下： ? 之后 ?...实现接收文件 用于接收Server端发送的文件，并保存在当前目录： import sys import time import pprint import telepot bot = telepot.Bot...实现发送消息 向Server端发送一条消息，代码如下： import telepot from pprint import pprint bot = telepot.Bot('1272xxxxxxxxxxxxxxxu_hIl8A
我自己的没结果） 服务器上运行 到TG上去对你的机器人说话 Python脚本看到你的消息 4、 服务端到客户端 PS:建议看一下API文档在来看 提取文字消息 使用glance()可以从接收的消息中提取一个元组...python代码，可获得接收文件的消息格式....print (err) while True: time.sleep(10) if __name__ == '__main__': main() 5、 客户端到服务端 发送消息使用...bot.sendMessage(chat_id, message) 向Server端发送一条消息，代码如下 #!...C2 Server Jaky') id换成你自己的ID 发送文件使用 bot.sendDocument(chat_id,file) 代码如下： #!
抓包分析微信的消息，发现发送同样的内容，抓取到的数据包内容都不相同。这到底是怎么回事呢？ 显然，微信并不是每次发送消息都跟服务器端约定秘钥（如果那样，性能和流量恐怕大家都不能接受）。...在每次发送消息是，客户端向秘钥加“盐 ”，再将“盐”随着消息发往服务端。而这个“盐”，往往是消息协议中随每次消息发送变化的合法内容。 貌似这两条有点抽象，后边会有具体步骤说明。...一般一条消息的数据协议如下图所示。包括header和body两部分。 ? 其中header中有一个seq的字段，表示消息序列号。客户端每向服务端发送一条消息，seq+1。...因此seq是一个每次发送消息都会变化的量（当然seq用途远不止用于加密）。 了解了seq的概念，我们来看看加密过程。 ?...最后，微信到底是不是这么做的呢？我不知道，我猜它是这么做的。 相关阅读 《IM系统如何调试TCP协议》 《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》
那为什么HW要取LEO和LeaderHW的最小值，为什么不直接取LeaderHW，LeaderHW不是一定大于LEO吗？...A作为Leader，A已写入m0、m1两条消息，且HW为2，而B作为Follower，只有m0消息，且HW为1。若A、B同时宕机，且B重启时，A还未恢复，则B被选为Leader。...例如第0代Leader写的第一条消息位移为0，而第1代Leader写的第一条消息位移为300，也意味着第0代Leader在写了0-299号消息后挂了，重新选出了新的Leader。...A作为Leader，A已写入m0、m1两条消息，且HW为2，而B作为Follower，只有消息m0，且HW为1，A、B同时宕机。...你可能会问，m2消息那岂不是丢失了？是的，m2消息丢失了，但这种情况的发送的根本原因在于min.insync.replicas的值设置为1，即没有任何其他副本同步的情况下，就认为m2消息为已提交状态。
粘包问题是指当发送两条消息时，比如发送了 ABC 和 DEF，但另一端接收到的却是 ABCD，像这种一次性读取了两条数据的情况就叫做粘包（正常情况应该是一条一条读取的）。 ?...半包问题是指，当发送的消息是 ABC 时，另一端却接收到的是 AB 和 C 两条信息，像这种情况就叫做半包。 ? 为什么会有粘包和半包问题？...这是因为 TCP 是面向连接的传输协议，TCP 传输的数据是以流的形式，而流数据是没有明确的开始结尾边界，所以 TCP 也没办法判断哪一段流属于一个消息。...，所以它也不是最佳的解决方案。...总结 本文我们讲了 TCP 粘包和半包问题，粘包是指读取到了两条信息，正常情况下消息应该是一条一条读取的，而半包问题是指读取了一半信息。
我们先来思考一下生产者发送消息这一过程中是不是有可能重复发送消息到MQ呢？...但其实MQ已经接到了消息，并返回了响应，只是因为网络原因超时了。 这种情况下，一条消息就会被发送两次。 image.png 当然，这只是列举了一种情况，实际有很多情况会造成消息的重新发送。...那么假如生产者没有重复发送消息，消费者就能保证不重复消费了吗？ 当然不能保证，我们知道，在消费者处理了一条消息后会返回一个offset给MQ，证明这条消息被处理过了。...举个例子，生产者发送了两条顺序消息，先是insert，后是update，分别分配到两个MessageQueue中，消费者组中的两台机器分别处理两个队列的消息，这个时候是无法保证顺序性的，有可能会先执行update...RocketMQ提供了另一个状态，SUSPEND_CURRENT_QUEUE_A_MOMENT，意思是先等一会，再接着处理这批消息，而不是把这批消息放入重试队列里去处理其他消息。
粘包和半包问题是数据传输中比较常见的问题，所谓的粘包问题是指数据在传输时，在一条消息中读取到了另一条消息的部分数据，这种现象就叫做粘包。...比如发送了两条消息，分别为“ABC”和“DEF”，那么正常情况下接收端也应该收到两条消息“ABC”和“DEF”，但接收端却收到的是“ABCD”，像这种情况就叫做粘包，如下图所示： 半包问题是指接收端只收到了部分数据...比如发送了一条消息是“ABC”，而接收端却收到的是“AB”和“C”两条信息，这种情况就叫做半包，如下图所示： PS：大部分情况下我们都把粘包问题和半包问题看成同一个问题，所以下文就用“粘包”问题来替代...1.为什么会有粘包问题？ 粘包问题发生在 TCP/IP 协议中，因为 TCP 是面向连接的传输协议，它是以“流”的形式传输数据的，而“流”数据是没有明确的开始和结尾边界的，所以就会出现粘包问题。...（随机发送一条消息） final String[] message = {"Hi,Java
粘包和拆包问题也叫做粘包和半包问题，它是指在数据传输时，接收方未能正常读取到一条完整数据的情况（只读取了部分数据，或多读取到了另一条数据的情况）就叫做粘包或拆包问题。...例如以下案例，正常情况下客户端发送了两条消息，分别为“ABC”和“DEF”，那么接收端也应该收到两条消息“ABC”和“DEF”才对，但是接收端却收到了“ABCD”这样的消息，这种情况就叫做粘包，如下图所示...例如以下案例，客户端发送了一条消息“ABC”，而接收端却收到了“AB”和“C”两条信息，这种情况就叫做半包，如下图所示： PS：大部分情况下我们都把粘包问题和拆包问题看成同一个问题，所以下文就用粘包问题来替代粘包和拆包问题...3.为什么会有粘包问题？ 粘包问题通常发生在 TCP/IP 协议中，因为 TCP 是面向连接的传输协议，它是以“流”的形式传输数据的，而“流”数据是没有明确的开始和结尾边界的，所以就会出现粘包问题。...使用长度字段解码器（LengthFieldBasedFrameDecoder）：在消息头部加入表示消息长度的字段，接收端根据长度字段来确定消息的边界，而从解决粘包问题。
本机和目的机器之间会建立一条连接，像一条管道一样，数据从这头到那头。这条管道其实是我们为了方便理解而抽象出来的概念。...没有ECMP时只能选择某一条路径 从A点到B点，如果这两条路径成本不同，带宽都是1千兆。那数据包肯定就选成本低的那条路了，如果这条路出故障了，就走下面那条路。但不管怎么样，同一时间，只用到了一条路径。...另外一条闲置就有些浪费了，有没有办法可以利用起来呢？ 有，将它们两条路径的成本设置成一样，那它们就成了等价路由，然后中间的路由器开启ECMP特性，就可以同时利用这两条链路了。...数据就可以在两条路径中随意选择了。 利用ECMP可以同时使用两条链路 但这也带来了另外一个问题。加剧了数据包乱序。 原来我只使用一条网络路径，数据依次发出，如无意外，也是依次到达。...我们可以通过连接的五元组（发送方的IP和端口，接收方的IP和端口，以及通信协议）信息定位到唯一一条连接。 五元组 然后对五元组信息生成哈希键，让同一个哈希键的数据走同一条路径，问题就完美解决了。
我们先来思考一下生产者发送消息这一过程中是不是有可能重复发送消息到MQ呢？...但其实MQ已经接到了消息，并返回了响应，只是因为网络原因超时了。 这种情况下，一条消息就会被发送两次。 ? 当然，这只是列举了一种情况，实际有很多情况会造成消息的重新发送。...那么假如生产者没有重复发送消息，消费者就能保证不重复消费了吗？ 当然不能保证，我们知道，在消费者处理了一条消息后会返回一个offset给MQ，证明这条消息被处理过了。...举个例子，生产者发送了两条顺序消息，先是insert，后是update，分别分配到两个MessageQueue中，消费者组中的两台机器分别处理两个队列的消息，这个时候是无法保证顺序性的，有可能会先执行update...RocketMQ提供了另一个状态，SUSPEND_CURRENT_QUEUE_A_MOMENT，意思是先等一会，再接着处理这批消息，而不是把这批消息放入重试队列里去处理其他消息。
什么是粘包、半包问题： 粘包：例如服务端依次将两条消息发送给客户端，我们暂且简单的将这两条消息举例为"Hello"、"Unity"，而客户端一次性读取到的内容却是"HelloUnity"，像这种一次性读取到两条消息中数据内容的情况称之为粘包...半包：例如服务端发送消息"Hello"给客户端，而客户端依次读取到"Hel"，"lo"两条消息，这种情况称之为半包。...，一次性读取到大于一条消息数据造成粘包。...半包：发送方发送消息数据大小为512字节，而接收方缓冲区剩余已不足512字节，造成半包。 究其根本原因，TCP为流式协议，消息不存在边界。...2.结束标识法：在包体尾部增加标识符表示一条完整的消息数据已经结束。弊端：若消息体本身包含该标识符需要做转义处理，因此效率依然不高。
同样，也有可能客户端发出一条请求，但是服务端将其视为两条请求处理。下面列出了可能的情况，假设我们在客户端连续发送两条“Welcome to Tracefact.net!”...上面的第一种情况是最理想的情况，此时两条消息被视为两个独立请求由服务端完整地接收。第二种情况的示意图如下，此时一条消息被当作两条消息接收了： ?...而对于第三种情况，则是两条消息被合并成了一条接收： ?...可以看到，尽管上面将消息分成了三条单独发送，但是服务端却将后两条合并成了一条。...; handler.PrintOutput(input); // 第二种情况测试 - 两条完整消息一次发送 input = "明天中秋，祝大家节日快乐！"
而RabbitMQ的消息路由模式采用队列+交换器，队列是消息载体，交换器决定消息路由到队列的方式。...日志发现一条用户注册的消息，要么被会员服务收到，要么被营销服务收到，这不是广播。可使用的明明是FanoutExchange，为什么没起效呢？ ?...sendMessage发送消息到MQ，访问一次提交一条消息，使用自增标识作为消息内容 ? 收到消息后，直接NPE，模拟处理出错 ?...调用sendMessage接口发送两条消息，然后来到RabbitMQ管理台，可以看到这两条消息始终在队列，不断被重新投递，导致重新投递QPS达到1063。 ? 在日志中也可看到大量异常信息。...执行程序，发送两条消息，查看日志： ?
为什么需要订阅标识符 在大部分 MQTT 客户端的实现中，都会通过回调机制来实现对新到达消息的处理。 但是在回调函数中，我们只能知道消息的主题名是什么。...对于这种情况，MQTT 允许服务端为这些重叠的订阅分别发送一次消息，也允许服务端为这些重叠的订阅只发送一条消息，前者意味着客户端将收到多条重复的消息。...图片 如果服务端选择为重叠的订阅分别发送一次消息，那么每个 PUBLISH 报文都应该包含与订阅相匹配的订阅标识符，而如果服务端选择为重叠的订阅只发送一条消息，那么 PUBLISH 报文将包含多个订阅标识符...我们将看到当前客户端收到了两条消息，消息中的 Subscription Identifier 分别为 1 和 2。...这是因为 EMQX 的实现是为重叠的订阅分别发送一条消息： 图片 而如果我们向主题 mqttx_4299c767/home/temperature 发布一条消息，我们将看到收到消息中的 Subscription
比如，应用程序连续调用两次send()向对端发送两条消息，TCP协议可能把这两条消息都打包放在同一个TCP包中。...事实上，应用程序可能只需要调用一次receive()，就会把两条消息都收上来，然后应用需要根据应用程序自己定义的格式去拆成两条消息。...另一方面，一条太长（比如，超过了路径MTU）的应用层消息也可能被SCTP协议拆分成多个片段，分别放在多个DATA CHUNK并通过不同的SCTP包发送给对端。...体现在socket API中，TCP只能bind一个IP，而SCTP可以bind到多个IP。 3....在同一条stream里面，SCTP支持有序/无序两种传输方式，应用程序在调用sendmsg()的时候，需要指定用哪一条stream传输，以及指定这条要发送的消息是需要有序传输还是无序传输的。
），但是回看拓扑B，我们可以知道消息重发绝对不是kafka主题中存在重复的两条消息，且拓扑B消息重复不是系统异常导致的（我们队异常进行ack应答），那么导致消息重复处理的原因就一定是消息超时导致的。...ps:消息在storm中被处理，没有发生异常，而是由于集群硬件资源的争抢或者下游接口瓶颈无法快速处理拓扑B推送出去的消息，导致一条消息在3分钟内没有处理完，spout就认为该消息fail，而重新发该消息...，但是超时的那一条消息并不是说不会处理，当他获得资源了，仍然会处理结束的。 ...我们对消息处理异常控制，当发生异常信息，我们在发送fail应答前，把该异常的消息存储到redis中，这样唯一性过滤的bolt就会对收到的每一条消息进行判断，如果在redis中，我们就知道该消息是异常导致的失败...最重要的就是业务本身满足幂等性和可重入，架构上容错导致的重试和重入，都不应该导致业务错乱（ps:我不是很明白，我这里并不要求一条消息具备事务的特性和幂等性有什么关系） 以上是我对该朋友对本系统架构找出的问题的个人思考
其中有一个是最原始的未经处理的消息，也是显示的最全的那一条，剩下的两条是经过处理的。...我们需要中间那个未经任何处理的消息 定位接收消息函数的地址 既然消息内容的地址找到了，那么接下来就通过这个内容来找到接收消息的函数 ? 在 OD 中找到这个地址，下内存写入断点。为什么是写入不是访问？...重复这个步骤，可以找到真正的当前窗口 ID 定位发送消息的函数 ? 接着载入 OD，在找到的当前窗口 ID 的地址中下一个内存访问断点。为什么是内存访问断点而不是内存写入呢？...因为当前微信窗口的 ID 肯定会被发送消息的当作参数传入到堆栈中，所以必定会访问这个 ID，而不是写入 ID。 给好友发送一条消息，点击发送，内存访问断点断下。 ?...区别就在于 eax 寄存器的值 先发送一条普通消息程序断下 ? 此时 eax 的值为 0，然后再发送一条艾特某人的消息 ?
所以消息重复也就出现在两个阶段： 1、生产者多发送了消息给MQ； 2、MQ的一条消息被消费者消费了多次。 第一种场景很好控制，只要保证消息生成者不重复发送消息给MQ即可。...这时候消费者就接收到了两条一样的消息。...再次启动消费者服务，消息从第7913个消息开始消费,而不是第7914个消息 解决方案 为了保证消息不被重复消费，首先要保证每个消息是唯一的，所以可以给每一个消息携带一个全局唯一的id，流程如下： 1...这时候消费者就接收到了两条一样的消息 * @param: * @return: java.lang.String * @Author: chenping */ @GetMapping("/rabbitmq...首先，启动消息生成服务，发送一万条消息： 启动消息消费服务，然后中断服务，消费了1934条消息： 未被消费的消息条数为8067条，多了一条(10000-1934=8066 )： 再次启动消费者服务
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