钉钉消息已读、未读咋实现的嘞？

前言

一款app，消息页面有：钱包通知、最近访客等各种通知类别，每个类别可能有新的通知消息，实现已读、未读功能，包括多少个未读，这个是怎么实现的呢？比如用户A访问了用户B的主页，难道用rabitmq给B发通知消息吗？量大了成本受得了吗？有没有成本低的方案呢

小谈

挺好的一个问题，可惜其他的回答要么是大而化之想当然，要么是顾左而言他，没有一个正经的回答。

这个是很常见的需求，在做这类需求的时候，首先要做的是，设计一个合适的业务模型，那么这个模型就是“对话模型”，

将问题中的"设置"，“赚钱积分”,"最近听众","好友跟新"，"最近来访"当做一个“虚拟人”来处理，你跟"虚拟人"组成了一个"对话列表(msg_group)"

“虚拟人”与正常人的区别就是，虚拟人与你的对话是单向的，只能他向你发消息，你无法回复。

所有，判断有没有小红点，或者小红点的数字是多少，就是简单的获取你与虚拟人的对话的未读的消息的数量。

“最近来访”标签

当有人访问你主页的时候，后端会以这个“最近来访”虚拟人的身份给你发一条消息，不过消息里还有一个特殊标记，标明了来源。我们除了要拉取总量，还有不同来源消息的数量。当然，一个动作不一定只发一条消息，比如，图中下方有个金刚键"消息"，它是所有消息的总和，所以，投递其他消息的时候，也要给它投递一次，不过它只展示一个未读数字，所以这个消息只需要一个msg_id即可，不需要消息payload。

前端怎么展示

看具体产品需求。

每个对话可以看作一个msg_group，它是一个消息的队列(注意，不是我们常说的消息队列),每条msg的msg_id都是有序递增的，至于msg_id只是队列内有序还是全局有序，就看你选择了,一般数据10亿以内没必要优化，发号器全局有序即可。这个队列有基本的信息:参与人(图中的例子只有2个，你和“虚拟人”)，maximal_msg_id。

你只需要保存一个last_pull_msg_id或last_read_msg_id即可，在拉取信息的时候，带上这个last_msg_id即可。

当然，消息列表的存储，读取，就比较多样了。可以是MySQL，nosql，hbase，redis。一般我们是混合存储，特别老的存hbase，比较老的存mysq或nosql，新数据存redis。云厂商也有专门针对这类场景的存储产品。大多数情况，我们只需要一个数量，固定从maximal_id往前取，如果取到100条还没完，直接返回99+完事了。

实际上，图中的需求，比如“设置”，"隐私设置"，是整个产品全局的，所以可以弄个简单的"广播消息模式"，广播模式就是维持一个单向的消息的队列，所有的人都可以拉取这个队列的消息，只需要他们各位维护自己的last_id即可。

"已读和未读"。它包含两层意思，一个判否，即内容你是否读过，二是计数，即这个内容有多少人读过。

长尾原因

如果你用Redis存储，成本非常高，浪费非常严重。如果不用redis，一旦刷到历史数据，会非常非常慢。在这里bitmap肯定是搞不定的，因为bitmao需要加载全部数据，显然不可行。

这个时候，通常的策略是"[log record]"和"comb", 我们每产生一个动作，比如读，赞，收藏，就会产生一个log record( 取关，取消赞...也是一条独立的log record)，我们由专门的大数据系统统一收集这些record，然后对多个维度的数据统计，将统计结果存起来，前端获取数据的时候，先从缓存取，取不到再到comb取。comb的数据规模是远远小于log record的，查询速度非常快。

log record因为不涉及查询，所以没必要用数据库，一般直接存hbase或cassandra这类廉价存储介质。

热门内容

用户互动非常活跃，所以在写入log record的时候，会直接同步更新缓存，但是缓存的数据并不保证十分准确，它只是迷惑用户的，准确的数据是以log record为准的，你在wb经常可以看热门内容的点赞数跟实际的数量不符。因为wb的缓存，独立的counter，实际的数据不同步。

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