100 条"未读消息" 怎么实现的？七 种技术方案安排

这里整理了一下几种方案，并简单做了实现。

什么是消息推送（push）

推送的场景比较多，比如有人关注我的公众号，这时我就会收到一条推送消息，以此来吸引我点击打开应用。

消息推送(push)通常是指网站的运营工作等人员，通过某种工具对用户当前网页或移动设备APP进行的主动消息推送。

消息推送一般又分为web端消息推送和移动端消息推送。

上边的这种属于移动端消息推送，web端消息推送常见的诸如站内信、未读邮件数量、监控报警数量等，应用的也非常广泛。

在具体实现之前，咱们再来分析一下前边的需求，其实功能很简单，只要触发某个事件（主动分享了资源或者后台主动推送消息），web页面的通知小红点就会实时的​​+1​​就可以了。

通常在服务端会有若干张消息推送表，用来记录用户触发不同事件所推送不同类型的消息，前端主动查询（拉）或者被动接收（推）用户所有未读的消息数。

消息推送无非是推（push）和拉（pull）两种形式，下边我们逐个了解下。

短轮询

轮询(polling)应该是实现消息推送方案中最简单的一种，这里我们暂且将轮询分为短轮询和长轮询。

短轮询很好理解，指定的时间间隔，由浏览器向服务器发出HTTP请求，服务器实时返回未读消息数据给客户端，浏览器再做渲染显示。

一个简单的JS定时器就可以搞定，每秒钟请求一次未读消息数接口，返回的数据展示即可。

setInterval(() => {
  // 方法请求
  messageCount().then((res) => {
      if (res.code === 200) {
          this.messageCount = res.data
      }
  })
}, 1000);

效果还是可以的，短轮询实现固然简单，缺点也是显而易见，由于推送数据并不会频繁变更，无论后端此时是否有新的消息产生，客户端都会进行请求，势必会对服务端造成很大压力，浪费带宽和服务器资源。

长轮询

长轮询是对上边短轮询的一种改进版本，在尽可能减少对服务器资源浪费的同时，保证消息的相对实时性。长轮询在中间件中应用的很广泛，比如Nacos和apollo配置中心，消息队列kafka、RocketMQ中都有用到长轮询。

Nacos配置中心交互模型是push还是pull？一文中我详细介绍过Nacos长轮询的实现原理，感兴趣的小伙伴可以瞅瞅。

这次我使用apollo配置中心实现长轮询的方式，应用了一个类DeferredResult，它是在servelet3.0后经过Spring封装提供的一种异步请求机制，直意就是延迟结果。

DeferredResult可以允许容器线程快速释放占用的资源，不阻塞请求线程，以此接受更多的请求提升系统的吞吐量，然后启动异步工作线程处理真正的业务逻辑，处理完成调用DeferredResult.setResult(200)提交响应结果。

下边我们用长轮询来实现消息推送。

因为一个ID可能会被多个长轮询请求监听，所以我采用了guava包提供的Multimap结构存放长轮询，一个key可以对应多个value。一旦监听到key发生变化，对应的所有长轮询都会响应。前端得到非请求超时的状态码，知晓数据变更，主动查询未读消息数接口，更新页面数据。

@Controller
@RequestMapping("/polling")
public class PollingController {

    // 存放监听某个Id的长轮询集合
    // 线程同步结构
    public static Multimap<String, DeferredResult<String>> watchRequests = Multimaps.synchronizedMultimap(HashMultimap.create());

    
    @GetMapping(path = "watch/{id}")
    @ResponseBody
    public DeferredResult<String> watch(@PathVariable String id) {
        // 延迟对象设置超时时间
        DeferredResult<String> deferredResult = new DeferredResult<>(TIME_OUT);
        // 异步请求完成时移除 key，防止内存溢出
        deferredResult.onCompletion(() -> {
            watchRequests.remove(id, deferredResult);
        });
        // 注册长轮询请求
        watchRequests.put(id, deferredResult);
        return deferredResult;
    }

    
    @GetMapping(path = "publish/{id}")
    @ResponseBody
    public String publish(@PathVariable String id) {
        // 数据变更 取出监听ID的所有长轮询请求，并一一响应处理
        if (watchRequests.containsKey(id)) {
            Collection<DeferredResult<String>> deferredResults = watchRequests.get(id);
            for (DeferredResult<String> deferredResult : deferredResults) {
                deferredResult.setResult("我更新了" + new Date());
            }
        }
        return "success";
    }

当请求超过设置的超时时间，会抛出AsyncRequestTimeoutException异常，这里直接用@ControllerAdvice全局捕获统一返回即可，前端获取约定好的状态码后再次发起长轮询请求，如此往复调用。

@ControllerAdvice
public class AsyncRequestTimeoutHandler {

    @ResponseStatus(HttpStatus.NOT_MODIFIED)
    @ResponseBody
    @ExceptionHandler(AsyncRequestTimeoutException.class)
    public String asyncRequestTimeoutHandler(AsyncRequestTimeoutException e) {
        System.out.println("异步请求超时");
        return "304";
    }
}

我们来测试一下，首先页面发起长轮询请求/polling/watch/10086监听消息更变，请求被挂起，不变更数据直至超时，再次发起了长轮询请求；紧接着手动变更数据/polling/publish/10086，长轮询得到响应，前端处理业务逻辑完成后再次发起请求，如此循环往复。

长轮询相比于短轮询在性能上提升了很多，但依然会产生较多的请求，这是它的一点不完美的地方。

iframe流

iframe流就是在页面中插入一个隐藏的