在即时通信范畴，高并发讯息处理是个很紧要的话题。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间内可能领受到渊博的用户商酌排列三真人百家乐，若是弗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复兴，进而可能会形成一定的用户流失，这是商家和京东所弗成剿袭的。处理这种高并发的场景时，咱们需要在讯息查重、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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讯息从干事端推到客户端，然后被分发到讯息部队，在讯息部队中经过一番处理后，最终展示到页面上。这张图仅仅粗拙地刻画了讯息的处理过程，底下咱们将分步伐阐扬每个过程的绸缪和优化。
一、讯息查重绸缪客户端在讯息处理完(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访佛给客户端下发此讯息，但是试验场景中若是咱们处理的过慢或者网罗丢包，那干事端就会访佛给客户端发送该讯息。既然咱们无法幸免访佛讯息，那查重过程即是咱们当先要计议的。
1.1**访佛讯息处理过滤机制**泛泛情况讯息处理部队为一个串行部队，一条讯息过问处理部队后，会触及到Message表、User表，Conversation表等多个表的读写，而咱们知谈数据库的IO诟谇常耗时的。由于讯息处理是个串行部队，讯息会按照时迤逦收划定在部队中列队，若是讯息处理的不够快，那么干事端会因长时间收不到客户端回执而访佛下发该讯息，极点情况下这会导致讯息部队中出现渊博的访佛讯息，部队压力会越来越大，内存暴增导致OOM。另外因为访佛的讯息导致部队变长，新讯息也弗成实时被处理。处置这个问题很粗拙，咱们不错在讯息过问处理部队前先进行过滤，若是依然有相同的讯息过问处理部队，就告成丢掉。具体绸缪如下图：
1.2**土产货缓存过滤机制**为了幸免相通讯息访佛处理的情况，讯息在过问处理部队后，当先要判断该讯息是否依然处理过(符号即是缓存是否依然相同的讯息)，若是缓存有则不访佛处理。其中缓存分为内存缓存和数据库两部分，当讯息在执久化时，同期在内存和数据库中进行缓存。讯息查重分为两步，当先判断内存缓存中是否有，若是有则告成丢弃该讯息，而若是莫得再通过sql来查询数据库，若是第一步内存缓存掷中，就不错少一次数据库的查询。具体绸缪如下图：
二、写入性能优化 2.1**讯息批处理写入**讯息处理完需要入库执久化，在这里不错分为两种面貌，一种是讯息处理完立即入库，一种是开缘起务批量入库。其中第一种相比好富厚兑现起来也相比粗拙，第二种咱们在讯息聚积到一定量或者一个时间段赶走后批量入库。SQLite的数据操作内容上是对数据文献的IO操作，频繁地插入数据会导致文献IO时时开闭，相配损耗性能。通过开缘起务将数据先缓存在内存中，当提交事务时再把悉数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，也幸免了永恒占用文献IO所导致性能低下的问题。
博彩对比以下数据表纪录了在iPhone 6s开采上，这两种面貌不同数据量写入数据库糜掷的时间：
通过上表，咱们不错看到数据量越大，开缘起务后性能普及就越彰着。那是不是在实践中一定要开缘起务呢?不一定。关于IM讯息来说，大部分干事端皆是一条一条下发给客户端，并不存在多条讯息同期到达客户端的情况，若是咱们想用到事务的特质，需要先将处理完的讯息缓存到内存中，定时或者定量进行批处理入库，而这皆需要罕见的逻辑兑现，会增多代码的复杂度，进而增多融合老本。另外由于讯息到达先后特质，最终的放浪会因为网罗等气象并莫得上头的数据那么好。环球不错把柄本人的情况抉择。
除了诈欺事务来提高写入性能外，SQLite在3.7.0版块引入了WAL(Write-Ahead Log)样子，在特定情况下不错大幅普及写入性能。
2.2**开启WAL样子**“原子提交(atomic commit)”是SQLite一个紧要特质，原子提交意味着单个事务的悉数转换要么通盘完成，要么通盘不完成，不会出现单个事务内的操作实行到一半的情况。为了兑现这个特质，SQLite需要临时文献的扶直，比如rollback样子的journal文献;WAL样子的wal文献和shm文献。
SQLite默许为rollback样子，咱们不错通过修改竖立转换为WAL样子。底下通过对两种样子的事务提交过程分析，来望望WAL样子怎样提高写性能的。
2.2.1ROLLBACK 样子
SQLite数据库不时默许为rollback样子(journal_mode = DELETE;)。 rollback样子责任旨趣大略为：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。若是发生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样子下写入的紧要的节点：
当先，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(这个步伐相配耗时); 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; 终末，删除rollback journal文献;以上只列举了单个事务提交告捷的过程，由于篇幅的原因，如提交失败(开采断电、系统崩溃等)rollback过程等细节内容不错参考SQLite官方文档，文档很完善，浓烈淡薄抽时间学习下。
2.2.2WAL**样子**当先，咱们看下官方文档中对WAL样子的优污点刻画：
优点有：
在大多数情况下，使用WAL样子速率更快; WAL样子进一步普及了数据库的并发性，因为读不会阻挠写，而写也不会阻挠读，读和写不错并发实行; 使用WAL样子，磁盘I/O操作更有递次; 使用WAL样子减少了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;污点有：
存在加工、制作食品生熟未分开，食品工具用具未专用的问题，违反了《北京市小规模食品生产经营管理规定》第十八条第二项的规定，欧博会员网站依据《北京市小规模食品生产经营管理规定》第二十八条的规定，责令限期改正。
WAL样子泛泛要求VFS撑执分享内存原语(shared-memoryprimitives); 使用数据库的悉数程度必须位于统一台主机上， WAL无法在网罗文献系统上运行; 在读取操作远多于写入操作的应用范例中，WAL可能比传统的日记样子稍慢(可能慢1%或2%); 每个数据库文献皆商酌了罕见的.wal文献和.shm分享内存文献; **写过程：**WAL样子相较于rollback则采取了相悖的作念法。在进行数据库写操作时，将数据append到-wal日记文献中而原稀有据库内容保存不变。若是事务失败，-wal文献中的纪录会被忽略;若是事务告捷，它将在随后的某个时间被写回到数据库文献中，该步伐被称为Checkpoint。WAL样子下写数据库操作比rollback样子下更为麇集，而且该样子下显耀镌汰了磁盘同步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样子：
皇冠客服飞机：@seo3687\1. 排列三真人百家乐PRAGMA journal_mode = WAL;
**读过程：**
皇冠网址在WAL样子下读的时候，SQLite会先在WAL文献中搜索，找到终末一个写入点，记着它，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行)。随后，它细目所要读的数据的场合页是否在-wal文献中，若是在，则读-wal文献中的数据，若是不在，则告成读数据库文献中的数据。为了幸免每个读取操作扫描整个-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会自动实行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文献来扶直页面的查找。WAL-index文献使用了程度间分享内存的本事，分享内存是一个以.shm收尾况兼和数据库文献在统一个目次下的文献，这个文献相比尽头，内存和文献存在映射联系，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函数智商读写。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：**以下数据表纪录了在iPhone 6s开采上，这两种样子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样子对读性能影响有限，而写入性能联系于rollback样子普及了3**～4倍摆布**。iOS系统从5.1.1版块运行SQLite版块便升级到3.7.7，而咱们当前大部分应用撑执的最低版块为iOS8，是以咱们不错告成开启WAL样子来提高写入性能。
三、查询性能优化 3.1**对常用列查询添加索引**为了驻守查询数据时每次皆遍历整张表，常见的联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) ：
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普及查找速率的要害在于尽可能减少磁盘I/O，那么不错知谈，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，形成了带有划定探询指针的B+树，这么作念不错提高区间查找的服从，唯独找到第一个值那么就不错划定的查找后头的值。
3.1.1**几种索引面貌**SQLite主要有以下四种索引面貌：
普通索引(只基于表的一个列创建的索引) 唯独索引(除了普通索引的特质，索引列访佛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唯独索引) 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');
组合索引死守”最左前缀”原则，把最常用作为检索或排序的列放在最左，轮番递减，上头的组合索引十分于开采了col1,col1col2,col1col2col3三个索引，而col2或者col3是弗成使用索引的，这里一定要防止查询语句和索引的划定要一致，不然索引无法正常掷中。
3.1.2**添加索引性能普及**以下数据表纪录了在iPhone 6s开采上，不同数据量有无索引情况下的性能阐扬：
从上头表来看，添加索引对数据库的读性能普及很大，尤其是当土产货数据表越来越大，有索引与莫得索引读性能对比是天壤地别。但是在使用索引时一定要要了解每种索引的适用、掷华夏则情况，不要一股脑的添加索引。当先，索引是需要罕见的磁盘空间存储;其次，在insert/update数据时索引结构可能会发生变化糜掷一部分写入性能;再次，不对理的查询语句会掷中不了索引。查询优化如故淡薄环球翻阅官方文档。
3.2**增多内存Cache层普及查询性能**诚然咱们不错通过添加索引的面貌，普及数据库的查询性能。但毕竟在系统磁盘缓存未掷中时如故需要进行磁盘IO，而咱们知谈磁盘IO诟谇常耗时，是以减少对库的操作对读性能普及也很有匡助。为了兑现这点，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，若是掷中便不错少一次读库操作。内存缓存不错使用粗拙的key-value结构，key为主键(或者其他唯独键，这个键应当时时被行为查询条目)，下图为增多内存Cache层后的查询善良存逻辑：
香港六合彩彩票网深度皇冠足球比分网 四、讯息**UI刷新绸缪**当讯息处理完后，下一步需要把讯息展示在UI上。若是每条讯息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，但是在高并发场景下就会形成短时间内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貌进行优化。
4.1**蔓延刷新**讯息到达UI部队时，不错蔓延特定时间(比如100ms)再刷新UI，每条讯息皆将UI刷新的时间蔓延100ms刷新。为了驻守UI刷新操作因新讯息的到来而一直被蔓延，不错成立蔓延阈值(比如2s)，当达到延时阈值时，告成提交刷新UI操作。
4.2**滑动列表时不刷新UI**当用户滑动会话列表/会话页讯息列表时，列表不刷新，比及列表住手滑动时再刷新，这么不错保证列表的滑动畅达度。iOS兑现起来很绵薄，唯独把Timer加到NSDefaultRunLoopMode就不错了。下图为具体的兑现逻辑：
五、最终完好意思的绸缪咱们通过上头几点，将讯息处理的每个步伐的优化点逐一作念了阐扬，下图细心地展示了讯息从领受到展示的完好意思处理过程：
赌博平台排行皇冠新2网址 六、终末咱们通过讯息查重绸缪、写入性能优化、查询性能优化、讯息UI刷新绸缪四个维度，折柳先容了高并发讯息处理的优化逻辑。但愿通过此著述，不错给你在绸缪客户端高并发讯息处理决策时提供一种新的念念路。