首页IM推送系统架构是什么
IM 推送系统架构，是支撑即时通讯产品实现消息实时、可靠传递的一套分层技术组件与协同体系，涵盖从客户端消息发起，到服务端处理、存储，再到接收端接收的全链路结构设计，其核心目标是保障消息推送的实时性、完整性，同时适配在线 / 离线推送、多端同步、消息漫游等不同场景需求。
工作原理
1. 新消息由客户端发起，消息体携带核心字段：消息 ID（用于去重）、逻辑时间戳（用于排序）、消息类型（控制消息 / 图片消息 / 文本消息等）、消息体内容。
2. 消息发出后，首先写入消息队列，作为底层存储的临时缓冲区。
3. 消息队列中的消息由消息处理服务器消费，支持乱序消费模式。
4. 消息处理服务器遵循先存储后同步原则：先将消息写入发件箱 Timeline（存储库），再通过写扩散方式同步至各个接收端的收件箱（同步库）。
5. 消息数据写入存储库后，系统近实时构建两类索引：一是文本消息的全文索引，二是多字段索引（包含发送方、消息类型等维度）。
推送架构基础分类
1. 在线推送
当用户在线时，消息会通过长连接（如WebSocket）直接推送到客户端。这种方式延迟低，响应速度快，但需要维护长连接，对服务器资源消耗较大。
在线推送的工作流程通常包含五个关键环节：首先是消息发起，客户端通过 SDK 封装消息体（含消息 ID、逻辑时间戳、消息类型等核心字段），经加密处理后发送至服务端接入层。接下来进入连接校验阶段，接入层的长连接网关验证用户在线状态、连接有效性及权限，确认无误后将消息路由至核心业务层。
第三步是消息处理与存储，核心业务层按消息优先级完成路由分发，同时遵循 “先存储后同步” 原则，将消息写入发件箱 Timeline 与接收方收件箱同步库，确保消息可追溯与多端同步支持。这一动作触发第四步实时推送下发，服务端通过已建立的长连接，将消息直接推送至接收方客户端，同时触发回执机制。
最后，客户端成功接收消息后，会通过即时展示与状态反馈完成闭环：即时更新应用内聊天界面、消息中心，按需触发声音 / 震动提醒，同时向服务端返回接收回执，确保消息传递的完整性与可追溯性。
2. 离线推送
当用户不在线时，消息会存储在服务器端，待用户上线后通过轮询或推送通知（如APNs、FCM）传递给用户。这种方式虽然延迟较高，但能确保消息不丢失。
离线推送的工作流程通常包含五个关键环节：首先是消息产生，当业务侧生成聊天消息、系统提醒或其他事件时，服务器即刻记录下需要推送的内容。接下来进入消息存储阶段：若检测到用户当前不在线或移动端无法维持长连接，服务端会将这些待发送内容暂存在数据库或消息队列中，确保消息不会丢失。
第三步是网络状态监测。应用端会持续监测设备网络与连接状态，一旦发现用户重新上线、应用恢复前台或重新建立长连接，便主动向服务器同步状态。这一动作触发了第四步离线消息推送：服务器确认用户可达后，将之前暂存的离线消息批量下发给客户端。
最后，客户端在成功拉取离线消息后，会通过本地通知机制 展示给用户，通常以系统通知栏、角标或应用内消息中心的形式呈现。
推送架构策略设计
1. 推送通道选择
- 厂商通道：系统集成度高、可用性强、消息优先级高；但同时也存在接入流程复杂、参数配置要求高、功能限制等局限性。
- 第三方推送服务平台：能支持多平台不同操作系统需求、功能更丰富，并发处理能力高、提供详细的数据统计与分析功能、采用多种安全措施，保障推送消息的可靠性。
- 自建长连接：开发者完全自主可控、高度定制化、数据安全性与隐私性高、成本可控；但同时也面临技术难度大、运维成本高等挑战。
2. 推送优先级与到达率优化
- 高优先级（High Priority）：要求实时送达，例如 IM 消息、支付通知、验证码、系统告警。
- 中优先级（Normal Priority）：允许轻微延迟的业务提醒，如物流更新、订单状态变更。
- 低优先级（Low Priority）：对时效性要求不高，可合并或延后，如营销活动推送、内容推荐。
清晰的分级标准能够确保系统在高并发场景下依然保持可控与稳定。
在实际落地中，优先级直接影响以下几个关键策略：
2.1通道选择策略
高优先级 → 首选系统级通道（APNs、小米/华为渠道、FCM）或自有长连接通道。
中低优先级 → 可使用厂商普通通道、定时批量推送或运营通道。
2.2排队与发送顺序策略
高优先级 → 消息不等待，直接插队发送；
中低优先级 → 在高峰期可能延迟或被合并。
2.3重试与降级策略
高优先级 → 多次重试 + 自动切换备用通道
中低优先级 → 失败后不保证重试
2.4推送聚合策略
对于低优先级推送，系统可以通过聚合减少推送次数、降低唤醒频率：
- 合并同类消息
- 使用摘要通知（summary notification）
- 限制每小时最大推送次数
高优先级则一般不做聚合处理，以保证消息完整性。
智能推送策略
利用人工智能算法对用户数据和行为进行深度分析，实现个性化、精准化的内容推送。
AI智能推送技术框架通常包括以下几个关键部分：
- 数据收集与处理：系统通过各种渠道收集用户数据，包含基本信息、行为数据（点击记录、停留时间）以及偏好数据。
- 用户画像构建：数据会经过清洗、标注和预处理，通过机器学习算法构建包括兴趣、偏好、行为习惯等的用户画像，更好理解用户需求。
- 内容分析与匹配：系统会对文本、图片、视频等多媒体内容的特征进行提取和语义理解。
- 推送策略优化：包括推送时机的选择、推送频率的控制以及推送方式的确定等。
- 实时反馈与调整：通过收集用户的反馈数据（如点击率、转化率、用户评价等）来评估推送效果，并根据评估结果对推送策略进行调整。
