在即时通信限度，高并发音问处理是个很蹙迫的话题。以京东客服系统例如，每当促销时，促销店铺的每个客服短时刻内可能吸收到宽绰的用户商酌沙巴体育，要是不成实时快速地展示出用户商酌的信息，那么就无法对用户的商酌进行快速的修起，进而可能会酿成一定的用户流失，这是商家和京东所不成遴选的。处理这种高并发的场景时，咱们需要在音问查重、数据库IO性能、内存缓存、UI露馅等多维度进行优化。
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音问从干事端推到客户端，然后被分发到音问队伍，在音问队伍中经过一番处理后，最终展示到页面上。这张图仅仅梗概地形色了音问的处理历程，底下咱们将分关节确认每个历程的贪图和优化。
一、音问查重贪图客户端在音问处理完(存入数据库)后会给干事端发送已收回执，当干事端收到回执后便不再重迭给客户端下发此音问，联系词履行场景中要是咱们处理的过慢或者麇集丢包，那干事端就会重迭给客户端发送该音问。既然咱们无法幸免重迭音问，那查重历程等于咱们率先要议论的。
1.1**重迭音问处理过滤机制**无为情况音问处理队伍为一个串行队伍，一条音问参预处理队伍后，会触及到Message表、User表，Conversation表等多个表的读写，而咱们知说念数据库的IO是曲常耗时的。由于音问处理是个串行队伍，音问会按照时刻吸收限定在队伍中列队，要是音问处理的不够快，那么干事端会因永劫刻收不到客户端回执而重迭下发该音问，顶点情况下这会导致音问队伍中出现宽绰的重迭音问，队伍压力会越来越大，内存暴增导致OOM。另外因为重迭的音问导致队伍变长，新音问也不成实时被处理。处分这个问题很梗概，咱们不错在音问参预处理队伍前先进行过滤，要是如故有雷同的音问参预处理队伍，就径直丢掉。具体贪图如下图：
排列五捕鱼 1.2**腹地缓存过滤机制**为了幸免换取音问重迭处理的情况，音问在参预处理队伍后，率先要判断该音问是否如故处理过(标记等于缓存是否如故雷同的音问)，要是缓存有则不重迭处理。其中缓存分为内存缓存和数据库两部分，当音问在握久化时，同期在内存和数据库中进行缓存。音问查重分为两步，率先判断内存缓存中是否有，要是有则径直丢弃该音问，而要是莫得再通过sql来查询数据库，要是第一步内存缓存射中，就不错少一次数据库的查询。具体贪图如下图：
二、写入性能优化 2.1**音问批处理写入**音问处理完需要入库握久化，在这里不错分为两种面目，一种是音问处理完立即入库，一种是开缘由务批量入库。其中第一种比拟好相连完毕起来也比拟梗概，第二种咱们在音问聚积到一定量或者一个时刻段适度后批量入库。SQLite的数据操作本体上是对数据文献的IO操作，频繁地插入数据会导致文献IO时常开闭，相等损耗性能。通过开缘由务将数据先缓存在内存中，当提交事务时再把通盘的转换更新到数据文献，此时数据文献的IO只需要开闭一次，也幸免了永久占用文献IO所导致性能低下的问题。
以下数据表记载了在iPhone 6s开发上，这两种面目不同数据量写入数据库破钞的时刻：
皇冠客服飞机：@seo3687通过上表，咱们不错看到数据量越大，开缘由务后性能进步就越剖判。那是不是在实践中一定要开缘由务呢?不一定。关于IM音问来说，大部分干事端齐是一条一条下发给客户端，并不存在多条音问同期到达客户端的情况，要是咱们想用到事务的特质，需要先将处理完的音问缓存到内存中，定时或者定量进行批处理入库，而这齐需要稀奇的逻辑完毕，会增多代码的复杂度，进而增多调节资本。另外由于音问到达先后特质，最终的后果会因为麇集等气象并莫得上头的数据那么好。巨匠不错左证本人的情况抉择。
除了讹诈事务来提高写入性能外，SQLite在3.7.0版块引入了WAL(Write-Ahead Log)格式，在特定情况下不错大幅进步写入性能。
2.2**开启WAL格式**“原子提交(atomic commit)”是SQLite一个蹙迫特质，原子提交意味着单个事务的通盘转换要么一起完成，要么一起不完成，不会出现单个事务内的操作实践到一半的情况。为了完毕这个特质，SQLite需要临时文献的援助，比如rollback格式的journal文献;WAL格式的wal文献和shm文献。
SQLite默许为rollback格式，咱们不错通过修改配置转换为WAL格式。底下通过对两种格式的事务提交历程分析，来望望WAL格式若何提高写性能的。
2.2.1ROLLBACK 格式SQLite数据库勾搭默许为rollback格式(journal_mode = DELETE;)。 rollback格式责任旨趣约莫为：写操作进行前进行数据库文献拷贝，然后对数据库进行写操作。要是发生Crash或者Rollback则将日记中的原始内容回滚到数据库文献进行还原操作，不然在Commit完成时删除日记文献。以下为rollback格式下写入的蹙迫的节点：
率先，在系统缓存中创建rollback journal文献，把需要修改的原始内容保存到这个文献中，然后修改用户空间的数据库; 然后，将rollback journal文献头和文献内容通过两次fsync()从系统缓存同步到磁盘中(这个关节相等耗时); 下一步，先将修改后的数据同步到系统缓存，再同步到磁盘中; 临了，删除rollback journal文献;以上只列举了单个事务提交告捷的历程，由于篇幅的原因，如提交失败(开发断电、系统崩溃等)rollback历程等细节内容不错参考SQLite官方文档，文档很完善，强横提议抽时刻学习下。
2.2.2WAL**格式**率先，咱们看下官方文档中对WAL格式的优流弊形色：
优点有：
上半年，不少消费者反映其在线下演出消费过程中，遭遇了“退票难”等问题。有舆论质疑称，当下一些主办方和票务平台为了打击“黄牛”而采取实名制等措施，却没有匹配完善的售后服务，将经营风险和成本转嫁到了消费者身上，有违保障消费者权益的初衷。
在大多数情况下，使用WAL格式速率更快; WAL格式进一步进步了数据库的并发性，因为读不会结巴写，而写也不会结巴读，读和写不错并发实践; 使用WAL格式，磁盘I/O操作更有治安; 使用WAL格式减少了fsync()操作次数，因此不易受到系统上的fsync()系统调用(system call)中断的影响;流弊有：
WAL格式无为要求VFS支柱分享内存原语(shared-memoryprimitives); 使用数据库的通盘程度必须位于兼并台主机上， WAL无法在麇集文献系统上运行; 在读取操作远多于写入操作的应用步调中，欧博会员注册WAL可能比传统的日记格式稍慢(可能慢1%或2%); 每个数据库文献齐联系了稀奇的.wal文献和.shm分享内存文献; **写历程：**WAL格式相较于rollback则收受了相悖的作念法。在进行数据库写操作时，将数据append到-wal日记文献中而原少见据库内容保存不变。要是事务失败，-wal文献中的记载会被忽略;要是事务告捷，它将在随后的某个时刻被写回到数据库文献中，该关节被称为Checkpoint。WAL格式下写数据库操作比rollback格式下更为鸠合，而且该格式下显赫裁汰了磁盘同步fsync()的频率，是以相对来说写性能更优秀。咱们不错使用以下代码开启WAL格式：
\1. 沙巴体育PRAGMA journal_mode = WAL;
**读历程：**
在WAL格式下读的时候，SQLite会先在WAL文献中搜索，找到临了一个写入点，记取它，并忽略在此之后的写入点(这保证了读写和读读不错并发实践)。随后，它详情所要读的数据的地点页是否在-wal文献中，要是在，则读-wal文献中的数据，要是不在，则径直读数据库文献中的数据。为了幸免每个读取操作扫描通盘-wal文献来寻找页面(-wal文献不错增长到几兆字节，具体取决于Checkpoint运行的频率，默许情况下，当-wal文献达到1000页的阈值大小时，SQLite会自动实践Checkpoint，咱们也不错修改SQLITE_DEFAULT_WAL_AUTOCHECKPOINT来指定不同的阈值)，SQLite提供了WAL-index文献来援助页面的查找。WAL-index文献使用了程度间分享内存的时刻，分享内存是一个以.shm扫尾而且和数据库文献在兼并个目次下的文献，这个文献比拟卓绝，内存和文献存在映射关系，取到这个文献的地址后不错像内存一样对其读写，而一般文献需要调用read、write函数才气读写。WAL-index不错匡助读取操作快速定位WAL文献中的页面，极地面提高了读取的性能。
**读、写测试：**以下数据表记载了在iPhone 6s开发上，这两种格式不同数据量的写和读耗时：
写入测试 读测试从上头两个表的测试数据不错看到WAL格式对读性能影响有限，而写入性能相关于rollback格式进步了3**～4倍傍边**。iOS系统从5.1.1版块运转SQLite版块便升级到3.7.7，而咱们当今大部分应用支柱的最低版块为iOS8，是以咱们不错径直开启WAL格式来提高写入性能。
三、查询性能优化 3.1**对常用列查询添加索引**为了防患查询数据时每次齐遍历整张表，常见的关系型数据库均提供了索引，相宜地添加索引不错大大提高数据库的读性能。SQLite索引结构为B+树，也被存在数据库文献里，结构如下图(该图来自维基百科) ：
进步查找速率的过错在于尽可能减少磁盘I/O，那么不错知说念，每个节点中的key个数越多，树的高度就越小，需要I/O的次数也就越少。因为B+树的非叶节点中不存储data，是以不错存储更多的key。好多存储引擎在B+树的基础上进行了优化，添加了指向相邻叶节点的指针，形成了带有限定访谒指针的B+树，这么作念不错提高区间查找的遵守，唯有找到第一个值那么就不错限定的查找背面的值。
3.1.1**几种索引面目**SQLite主要有以下四种索引面目：
普通索引(只基于表的一个列创建的索引) 独一索引(除了普通索引的特质，索引列重迭的数据不允许插入到表中) 隐式索引(数据库隐式为主键创建的独一索引) 组合索引(基于一个表的两个或多个列创建的索引)这里重心说下组合索引，例如为table_name表创建了col1，col2，col3组合索引：
\1. ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEXindex_name('col1'，'col2'，'col3');
组合索引革职”最左前缀”原则，把最常用作为检索或排序的列放在最左，规律递减，上头的组合索引畸形于建立了col1，col1col2，col1col2col3三个索引，而col2或者col3是不成使用索引的，这里一定要细致查询语句和索引的限定要一致，不然索引无法肤浅射中。
3.1.2**添加索引性能进步**以下数据表记载了在iPhone 6s开发上，不同数据量有无索引情况下的性能进展：
福田区体育中心属于什么街道从上头表来看，添加索引对数据库的读性能进步很大，尤其是当腹地数据表越来越大，有索引与莫得索引读性能对比是天壤地别。然而在使用索引时一定要要了解每种索引的适用、射华夏则情况，不要一股脑的添加索引。率先，索引是需要稀奇的磁盘空间存储;其次，在insert/update数据时索引结构可能会发生变化破钞一部分写入性能;再次，不对理的查询语句会射中不了索引。查询优化照旧提议巨匠翻阅官方文档。
3.2**增多内存Cache层进步查询性能**诚然咱们不错通过添加索引的面目，进步数据库的查询性能。但毕竟在系统磁盘缓存未射中时照旧需要进行磁盘IO，而咱们知说念磁盘IO是曲常耗时，是以减少对库的操作对读性能进步也很有匡助。为了完毕这点，咱们不错在DB层上头增多内存Cache层，在读数据时优先从内存Cache层读，要是射中便不错少一次读库操作。内存缓存不错使用梗概的key-value结构，key为主键(或者其他独一键，这个键应当时常被行为查询要求)，下图为增多内存Cache层后的查询温煦存逻辑：
四、音问**UI刷新贪图**当音问处理完后，下一步需要把音问展示在UI上。要是每条音问处理完就立即刷新页面，在普通低并发场景下莫得太大问题，然而在高并发场景下就会酿成短时刻内UI刷新次数过多，从而导致页面卡顿，在这里咱们不错通过两种面目进行优化。
合法吗 4.1**蔓延刷新**音问到达UI队伍时，不错蔓延特定时刻(比如100ms)再刷新UI，每条音问齐将UI刷新的时刻蔓延100ms刷新。为了防患UI刷新操作因新音问的到来而一直被蔓延，不错建立蔓延阈值(比如2s)，当达到延时阈值时，径直提交刷新UI操作。
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皇冠在线 五、最终竣工的贪图咱们通过上头几点，将音问处理的每个关节的优化点逐个作念了确认，下图详备地展示了音问从吸收到展示的竣工处理历程：
六、临了
咱们通过音问查重贪图、写入性能优化、查询性能优化、音问UI刷新贪图四个维度，区别先容了高并发音问处理的优化逻辑。但愿通过此著作，不错给你在贪图客户端高并发音问处理决策时提供一种新的念念路。
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