# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)
二、思考客服与用户在聊天过程中，直观上是客服在输入文案，然后通过网络发送给用户，但是SDK该如何设计才能使客服在发送消息过程中感知不到卡顿，这一点是非常关键的，要避免卡顿就要设计合理的发送策略以及避免大量...其实现大致如下：2.5.1 发送消息链路分析针对客服发送消息，我们首先要站在客服角度考虑消息是否已发出去，优先展示的聊天页面，而不是等网关给了回复后在展示到聊天页面，根据已往经验来看，只要回车消息就要立即展示到聊天页面...解决方案是：发送方在发送消息时携带一个msgid，msgid是全局唯一的，针对同一条重推的消息msgid不变，接收方根据这个唯一的msgid进行去重，这样经过去重后，对于A来说，在聊天界面是不会看到重复的消息...客服端和用户端接收到发送消息的回执时需要根据返回的seqid(IM网关自增)进行消息排序，这种方式可取。...这里列举一个简单的案例吧，例如消息发送：需要考虑到断网场景下该如何进行消息显示、排序、重新发送？发送失败的场景下重新发送再次失败后又该如何显示、排序？
二、业务场景 客服与用户在聊天的过程中，直观上就是客服在输入文案，然后通过网络发送给用户。 但是IM聊天SDK该如何设计才能使客服在发送消息过程中感知不到卡顿？...上述图中有个虚拟seq：主要是为了在未收到IM网关响应之前进行排序用的，比如图片、视频、断网发送消息、消息发送失败，或收到IM网关回复缺少seq（场景：敏感词）等情况都需要通过虚拟seq进行准确排序。...解决方案是：发送方在发送消息时携带一个msgid，msgid是全局唯一的，针对同一条重推的消息msgid不变，接收方根据这个唯一的msgid进行去重，这样经过去重后，对于A来说，在聊天界面是不会看到重复的消息...seqid，客服端和用户端接收到发送消息的回执时需要根据返回的seqid(IM网关自增)进行消息排序，这种方式可取。...例如消息发送，需要考虑到断网场景下： 1）该如何进行消息显示、排序、重新发送？ 2）发送失败的场景下重新发送再次失败后又该如何显示、排序？
本文将探秘得物自研客服IM中收发聊天消息背后的技术逻辑和思考实现，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。...我们可以很清晰地看到当客服开始输入消息的时候就开始进行通知对方正常输入，触发消息发送后需要进行消息体的创建、排序、去重检测、网络检测、聊天列表渲染、推入超时重试队列、放入消息拦截器中统一进行消息格式转化并发送...再说回我们客服IM，我们是如何处理消息排序的呢？在整个开发过程也是比较曲折的，最终是以IM网关维护的Seq为准，然后返回到发送方，发送再根据消息序号进行排序，确保发送方和接收方消息的排序是一致的。...体验优化过程的不妥协也是非常重要的策略，在体验优化过程中，必须保持理性和客观，根据用户调研和数据分析进行合理的权衡和决策，以实现最佳的用户体验。...一些小细节的优化也可以起到事半功倍的效果，在IM系统中，一些细节的优化包括：及时的消息提示、清晰的消息展示、精确的消息发送时间等等。
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。...我们可以很清晰地看到当客服开始输入消息的时候就开始进行通知对方正常输入，触发消息发送后需要进行消息体的创建、排序、去重检测、网络检测、聊天列表渲染、推入超时重试队列、放入消息拦截器中统一进行消息格式转化并发送...再说回我们客服IM，我们是如何处理消息排序的呢？在整个开发过程也是比较曲折的，最终是以IM网关维护的Seq为准，然后返回到发送方，发送再根据消息序号进行排序，确保发送方和接收方消息的排序是一致的。...体验优化过程的不妥协也是非常重要的策略，在体验优化过程中，必须保持理性和客观，根据用户调研和数据分析进行合理的权衡和决策，以实现最佳的用户体验。...一些小细节的优化也可以起到事半功倍的效果，在IM系统中，一些细节的优化包括：及时的消息提示、清晰的消息展示、精确的消息发送时间等等。
=========================================== 参考基准 当处于正在聊天时，聊天内容比聊天时间更为重要，尽量避免时间和发送状态对聊天内容的干扰，简化界面，仅保留最核心的信息...Badge（未读消息数量） 当消息数量达到三位数时（也即消息数量 > 99），显示…而非数字，缓解/减轻强迫症患者的心理压力 时间戳显示 时间戳由客户端自行处理，时间戳的显示根据不同的场景进行显示，可参考下面几种典型的使用场景...，然后将这个时间戳插入到界面并记录下来（假设使用变量lastShowTimeStamp进行记录），然后将消息按时间戳（从小到大排序，老消息在前新消息在后），追加到界面中，但需要注意时间戳的显示规则。...会出现一种情况，就是向上拉取消息时，你会遇到同一分钟内发送的消息各有一个时间戳，而且时间戳是相同的。出现的原因是消息分属在二页内了 示例截图如下： ?...删除完消息后检查当前消息数，少于一页时自动再加载上一页数据，直至没有消息可供加载。 示例截图如下（第一张图是正常的，第二张图是非正常的，退出聊天重新进入或等5分钟之后便可恢复正常）： ? ?
所以要保证消息完整，就需要在建立连接后，根据上一条消息（已经 ACK）时间戳，获取会话记录，一次返回一段时间内所有消息（PS：中大型应用中，消息的拉取也不是个简单事情，详情可以阅读《IM开发干货分享：如何优雅的实现大量离线消息的可靠投递...(五)：开源分布式ID生成器UidGenerator的技术实现》 《IM消息ID技术专题(六)：深度解密滴滴的高性能ID生成器(Tinyid)》 5.2 使用向量时钟进行消息排序 对于消息排序问题：因为在聊天中...偏序关系：如果 A 向量中的每一维都大于等于 B 向量，则 A、B 之间存在偏序关系，否则不存在偏序关系。 对于IM为聊天消息排序来说，其实就是处理聊天消息的上下文语境，决定消息之间的因果关系。...参考向量时钟算法：假设有 N 个消息会话方，系统的向量时钟由 N 维时钟组成，向量时钟在各方发送的消息体中传递，并依据向量时钟排序。...IM 的场景很多，也很复杂，更多的时候需要从产品角度考虑问题。 对于消息是否需要排序的问题，这里只提出一个比较通用的方案：建议会话中不强制排序，会话历史记录中按照向量时钟的偏序关系进行排序。
所以要保证消息完整，就需要在建立连接后，根据上一条消息（已经 ACK）时间戳，获取会话记录，一次返回一段时间内所有消息（PS：中大型应用中，消息的拉取也不是个简单事情，详情可以阅读《IM开发干货分享：如何优雅的实现大量离线消息的可靠投递...：因为在聊天中，消息的顺序对于发送方的表述有重要的影响，消息不完整或顺序颠倒都可能造成语意不连贯，甚至曲解。...偏序关系：如果 A 向量中的每一维都大于等于 B 向量，则 A、B 之间存在偏序关系，否则不存在偏序关系。 对于IM为聊天消息排序来说，其实就是处理聊天消息的上下文语境，决定消息之间的因果关系。...参考向量时钟算法：假设有 N 个消息会话方，系统的向量时钟由 N 维时钟组成，向量时钟在各方发送的消息体中传递，并依据向量时钟排序。...IM 的场景很多，也很复杂，更多的时候需要从产品角度考虑问题。 对于消息是否需要排序的问题，这里只提出一个比较通用的方案：建议会话中不强制排序，会话历史记录中按照向量时钟的偏序关系进行排序。
辅导老师可以在聊天区，和学生进行沟通，或者学生回答老师的问题，达到一个互动的目标。这些直播互动的依赖是消息通道。...在直播课堂中的消息通道是一个核心功能模块，它承载了直播课堂中的所有的课堂互动（答题卡，习题，红包，签到，举手，上下课命令，禁言等）和聊天。...目标：在保证去重和有序的情况下，尽量不丢失消息 设计要点1：消息在入库的时候生成连续递增的 seq 客户端就可以根据到达消息的 seq，知道自己是缺了哪些，然后去重试拉取缺失的消息、进行去重和排序。...设计要点5：空洞拉取要点 如何进行空洞拉取，也是可靠方案中的关键，所以空洞拉取方案迭代过多次，这里说一下以前的做法，避免回头踩坑。...在 JS 中可以直接使用一个对象来表示。只要指定 seq，则可以快速取到相应的消息。在取消息和去重上都是非常快的。有序下发，只要按序递增 seq，就可以按序取消息下发，不需要对消息进行排序。
3）服务端主动-发送通知（通知拉取）： 这是在线消息发送机制之一，简单理解为服务端给客户端发送一个通知，通知包含时间戳等可作为排序索引的内容，客户端收到通知后，依据自身数据，对比通知内时间戳，发起拉取消息的流程...4.1 上行 在上行过程保证发送消息顺序，为了保证消息有序， 最好的方式是按照 userId 区分，然后使用时间戳排序。...通知拉取时候客户端选择本地最新一条消息时间戳作为开始拉取时间； 3）在消息发送过程中，如果上一条消息发送流程未结束，下一条消息则不用直发(s_msg)，而是用通知(s_ntf)。...直发逻辑示意图： 2）通知拉取： 即服务端主动发送通知（给目标客户端）： 1）服务端在通知体中携带当前消息时间戳。...这样完成了发送方的多端抄送，然后将这条消息投递到 IM 服务。进入正常发送投递流程。
3）服务端主动-发送通知（通知拉取）： 这是在线消息发送机制之一，简单理解为服务端给客户端发送一个通知，通知包含时间戳等可作为排序索引的内容，客户端收到通知后，依据自身数据，对比通知内时间戳，发起拉取消息的流程...4.1 上行 在上行过程保证发送消息顺序，为了保证消息有序， 最好的方式是按照 userId 区分，然后使用时间戳排序。...通知拉取时候客户端选择本地最新一条消息时间戳作为开始拉取时间； 3）在消息发送过程中，如果上一条消息发送流程未结束，下一条消息则不用直发(s_msg)，而是用通知(s_ntf)。...2）通知拉取： 即服务端主动发送通知（给目标客户端）： 1）服务端在通知体中携带当前消息时间戳。...这样完成了发送方的多端抄送，然后将这条消息投递到 IM 服务。进入正常发送投递流程。
发布/订阅功能使得发送者和接收者之间的耦合关系变得更为松散，发送者不必关心接收者的目的地址，而接收者也不必关心消息的发送地址，而只是根据消息的主题进行消息的收发。...除非客户端明确的表示已经处理完了这个消息，否则这个消息会被放回队列中去，在一段可配置的时间之后可再次被处理。 1.7排序保证 在许多情况下，数据处理的顺序都很重要。...消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。IronMO保证消息浆糊通过FIFO（先进先出）的顺序来处理，因此消息在队列中的位置就是从队列中检索他们的位置。...订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作假如：在下单时库存系统不能正常使用...比如实现点对点消息队列，或者聊天室等 点对点通讯： ? 客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。 聊天室通讯： ? 客户端A，客户端B，客户端N订阅同一主题，进行消息发布和接收。
| 2.全局搜索优化 账户中心 1.图文素材审核 在账户中心-「互动营销」-「图文素材」页面中，新建图文素材需进行审核。...审核通过的文章可正常使用，审核中的文章将无法编辑。...*注意：人工审核不通过的文章，原文链接访问时提示内容暂时无法访问 *注意人工审核时间安排在工作日 2.DOM型接待组件中转页设置 企业可根据自身业务情况灵活选择是否在接入客服时开启中转页，避免因中转页存在跳转时间而导致客户流失...员工可以打开主菜单的「设置」-「系统设置」-「自定义设置」页面，勾选“按客户接入时间排序”，选定后，列表顺序保持相对固定不变，且在该排序模式下可以通过鼠标拖拽联系人调整顺序。 3....其他优化 1.主号加好友体验优化 员工添加客户为主号好友，客户同意后，在自动入库时将自动归属给最近一个发送好友请求的员工；当客户主动添加企业主号为好友时，将不会自动设置归属。
5.2 通讯录分组/好友排序 微信通讯录分组、好友排序，是根据微信通讯录朋友昵称的首字母（或首个汉字拼音首字母）由A-Z排序。...5.6 通讯录黑名单功能逻辑 将对方加入黑名单后，与对方的关系逻辑如下： 1）在自己的会话列表不再显示与其聊天记录，解除黑名单后会重新出现在会话列表中； 2）在对方的通讯录好友列表中仍然会显示； 3）将不再接收到对方的消息...； 4）对方无法给你发消息，会提示“对方拒绝接收您的消息”，自己可以给对方正常发送消息； 5）互相无法查看更新后的头像、个性签名； 6）对方将无法查看你的微信个人相册和对照片进行评论； 7）互相看不到朋友圈更新...2）不看他（她）的朋友圈（即屏蔽好友的朋友圈）： 在您的朋友圈中不会显示对方发送的朋友圈消息。...8.3 “对方正在输入”的显示规则 给对方发送消息后，对方在 10 秒内回复才可以看到该提示。 ? 8.4 聊天消息撤回时限 微信的规则是可以撤回2分钟内发送的消息。
5.2 通讯录分组/好友排序 微信通讯录分组、好友排序，是根据微信通讯录朋友昵称的首字母（或首个汉字拼音首字母）由A-Z排序。...5.6 通讯录黑名单功能逻辑 将对方加入黑名单后，与对方的关系逻辑如下： 1）在自己的会话列表不再显示与其聊天记录，解除黑名单后会重新出现在会话列表中； 2）在对方的通讯录好友列表中仍然会显示； 3）将不再接收到对方的消息...； 4）对方无法给你发消息，会提示“对方拒绝接收您的消息”，自己可以给对方正常发送消息； 5）互相无法查看更新后的头像、个性签名； 6）对方将无法查看你的微信个人相册和对照片进行评论； 7）互相看不到朋友圈更新...2）不看他（她）的朋友圈（即屏蔽好友的朋友圈）： 在您的朋友圈中不会显示对方发送的朋友圈消息。...8.3 “对方正在输入”的显示规则 给对方发送消息后，对方在 10 秒内回复才可以看到该提示。 8.4 聊天消息撤回时限 微信的规则是可以撤回2分钟内发送的消息。
如何解决这个问题呢？ 引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步处理。改造后的架构如下： ? 按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。...订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功 库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作 假如：在下单时库存系统不能正常使用...也不影响正常下单，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦 2.3流量削锋 流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。...比如实现点对点消息队列，或者聊天室等 点对点通讯： ? 客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。 聊天室通讯： 客户端A，客户端B，客户端N订阅同一主题，进行消息发布和接收。...在面向服务架构中通过消息代理（比如 RabbitMQ / Kafka等），使用生产者-消费者模式在服务间进行异步通信是一种比较好的思想。 因为服务间依赖由强耦合变成了松耦合。
假设三个业务节点每个使用50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。 因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。...，进行库存操作 假如：在下单时库存系统不能正常使用。...场景3：流量削锋 流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛 应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。...假如消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面 秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理。 关注公众号【可为编程】回复【面试】领取年度最新面试题大全!!!...比如实现点对点消息队列，或者聊天室等 点对点通讯： 客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。 聊天室通讯： 客户端A，客户端B，客户端N订阅同一主题，进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果。
在该次直播活动中采用了动态Token的鉴权机制，即根据用户账号、登录时间、分配的接入地址以及鉴权中心按时间区间生成的“随机数以及对应的Token算法”动态计算鉴权Token。...6、弹幕技术方案之收发消息（弹幕、礼物）实时收发消息是直播间的核心业务，主要分为弹幕和礼物两类：1）礼物因涉及付费等因素一般通过客户方业务服务器发送；2）弹幕消息则可以通过聊天室长链接发送。...首先：为了节约消息产生的带宽，在大型直播项目开始阶段，就需要对消息格式进行优化，充分精简消息体大小。...上层级根据下层级能够支撑处理能力设计相对较粗粒度的本地流控机制。在弹幕反垃圾业务阶段，因需要全局控制消息量，因此采用分布式全局流控方案；弹幕广播阶段则根据业务广播需求再一次进行消息流控。...在实际投递消息的过程中，若前一个队列消息量不足，可将剩余的消息数量叠加到下一个队列，以确保每一个周期都发送足够的消息给用户。弹幕可通过长连接或CDN广播给其他用户。
我们看下下面这个流程图： 1、为什么要发送个half消息？有什么用？ 这个half消息是在订单系统进行下单操作前发送，并且对下游服务的消费者是不可见的。...在订单场景下，通常会要求下单完成后，客户在一定时间内，例如10分钟，内完成订单支付，支付完成后才会通知下游服务进行进一步的营销补偿。 如果不用事务消息，那通常会怎么办？...这样等RocketMQ的服务恢复过来后，就能第一时间把这些消息重新发送出去。整个这套降级的机制，在大型互联网项目中，都是必须要有的。...RocketMQ中，可以在发送者发送消息时指定一个MessageSelector对象，让这个对象来决定消息发入哪一个MessageQueue。...然后在新的Topic上，就可以通过增加消费者个数来提高消费速度了。之后再根据情况恢复成正常情况。 在官网中，还分析了一个特殊的情况。
对于关系链的存储，可以使用图数据库（Neo4j等等），可以很自然地表达现实世界中的关系，易于建模 单聊 ：一对一聊天 群聊 ：多人聊天 客服 ：在电商领域，通常需要对用户提供售前咨询、售后咨询等服务。...在写扩散中，每个人都只从自己的信箱里读取消息，但写（发消息）的时候，对于单聊跟群聊处理如下： 单聊：往自己的信箱跟对方的信箱都写一份消息，同时，如果需要查看两个人的聊天历史记录的话还需要再写一份（当然，...解决方案： 前端依次对消息进行处理，发送完一个消息再发送下一个消息。这种方式会降低用户体验，一般情况下不建议使用。 带上一个前端生成的顺序ID，让接收方根据该ID进行排序。...这种方式前端处理会比较麻烦一点，而且聊天的过程中接收方的历史消息列表中可能会在中间插入一条消息，这样会很奇怪，而且用户可能会漏读消息。...前端只需要记录最后同步的位点，同步的时候带上同步位点，然后服务器就将该位点后面的数据全部返回给前端，前端更新同步位点就可以了。 如何处理未读数 在IM系统中，未读数的处理非常重要。
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