即时通讯系统的消息推送优先级如何设置

这个问题看起来简单，但真正动手设计过IM系统的人都知道，里面的门道远比表面看起来复杂得多。我自己前两年参与过一个社交产品的消息系统重构，光是优先级这块的方案就推翻了三次，今天把踩过的坑和想明白的事情分享出来，希望对你有参考价值。

先从这个问题本身说起

说白了，消息推送优先级要回答的就是一个很朴素的问题：当系统同时面对成千上万条待推送的消息时，应该让哪条消息先触达用户？这个问题的答案看起来显而易见——重要的消息先推，不重要的后推。但真正难的地方在于，”重要”这个词在不同维度上有完全不同的解释标准。

举个例子，用户A正在和老板聊工作，此时工作群来了一条@全体的消息，按理说应该很优先；但如果用户A设置了”工作时间段免打扰”，这条消息可能就得往后排。与此同时，用户B正在和一个很久没联系的老朋友聊天，突然收到一条系统通知说”有人给您点了个赞”，这时候这个点赞通知是不是应该比正在进行的聊天消息优先级低？看起来是的，但如果这个点赞的是用户B暗恋的人呢？事情又变得复杂了。

这就是消息推送优先级设计的真实情况，它不是一个非黑即白的判断题，而是一道需要综合权衡的多选题。

优先级到底是在解决什么问题

在深入技术细节之前，我们需要先搞清楚设计优先级的核心目标是什么。网上有很多文章一上来就讲各种技术方案，但我覺得在动手之前先把问题本质想清楚更重要。

消息推送优先级要解决的第一个问题是用户体验的差异化。不是所有消息对用户来说都一样重要，一条”您关注的博主发布了新视频”和一条”您的账户在另一台设备登录”显然不在同一个重要层级上。如果系统不做区分，把所有消息都按到达顺序一股脑推给用户，用户很快就会被淹没在信息洪流中，最后干脆关闭所有推送权限——这是所有IM产品最不愿意看到的结局。

第二个要解决的是系统资源的合理分配。推送服务本身的计算资源、网络带宽、用户设备的电量都是有限的。高优先级的消息应该获得更好的服务保障，比如更及时送达、更多的重试次数；而低优先级的消息在系统压力大的时候可以适当延迟或者合并，这在大规模并发场景下直接影响系统的稳定性和成本。

第三个问题是用户注意力的保护。这一点被很多人忽略，但其实非常重要。用户的注意力是有限的，一个好的推送系统应该帮助用户在合适的时间收到合适的消息，而不是不停地打断用户正在做的事情。这也就是为什么很多产品会做”免打扰”和”勿扰模式”功能，这些都是优先级设计的一部分。

实际设计时需要考虑哪些维度

真正开始设计优先级体系时，你会发现需要考虑的维度是立体的。单一维度的优先级很容易实现，但要让系统足够智能、足够贴合用户预期，就需要把这些维度组合起来。

消息本身的重要性分级

这是最基础也是最直观的维度。不同类型的消息在产品设计上本身就具有不同的重要程度。下面我列一个常见的分级框架：

这个分级框架看起来很标准，但实际应用中会发现很多边界情况。比如”群组消息”这个类别，在一个500人的大群里和在一个3人的小群里，重要程度显然不一样。同样是”点赞通知”，用户刚发了一条朋友圈，此时的点赞通知应该比几个小时后的点赞通知更紧急，因为用户的表达欲和关注度还在。

所以纯粹的静态分级是不够的，我们需要引入动态调整机制。

用户行为特征的动态权重

一个真正聪明的推送系统应该能”记住”每个用户的使用习惯，然后根据这些习惯动态调整消息的优先级。这里面的核心思路是：用户历史上对某类消息的交互行为，可以预测他对未来同类消息的关注程度。

举个例子，如果某个用户从来不点开系统推送的”猜你喜欢”内容，但每次收到工作相关的消息都会在分钟内回复，那么系统就应该降低内容推荐类消息的推送权重，同时提升工作消息的优先级。这种调整不是一次性的，而是持续学习、持续优化的过程。

具体实施时，可以给每个用户维护一个”消息偏好画像”，这个画像记录了用户对各类消息的打开率、平均阅读时长、回复率等指标。当新消息到达时，系统会结合消息的基础类型和这个用户的历史偏好计算出一个综合优先级分数。这个分数决定了消息在队列中的位置。

当然，这里涉及到一个隐私和体验的平衡问题。用户可能会觉得”系统太了解我了”是不舒服的，所以在设计中也要给用户足够的控制权，让他可以选择哪些维度的数据可以被用来调整优先级。

场景化优先级的特殊处理

除了消息类型和用户偏好，时间和场景也是影响优先级的重要因素。同样一条消息，在不同时间点、不同场景下的重要程度可能天差地别。

先说时间维度。很多产品会设置”勿扰时段”，在这个时段内，除了P0级别的紧急消息，其他消息都会被静音或者延迟推送。但仅仅按固定时段来分可能不够细致，还需要考虑用户个人的活跃时段。比如一个用户习惯凌晨两点刷手机，那么对他来说，”勿扰时段”可能应该是凌晨四点而不是晚上十点。

再说场景维度，这里我想特别提一下”会话上下文”这个概念。什么意思呢？当用户正在某个会话中聊天时，与这个会话相关的消息应该获得更高的优先级，而无关的消息应该被压低。举个小王正在和女朋友聊晚餐计划，这时候群里有个人发了个技术问题链接，如果系统把这条技术消息推过来，就会打断小王的聊天体验。但如果系统检测到小王当前正在活跃使用某个私聊会话，就可以把群消息的推送适当延迟或者合并。

这种场景识别需要客户端和服务端协同配合才能做好。客户端需要能够准确判断用户当前的使用状态，服务端则需要维护一个会话上下文的映射关系。这也是为什么很多产品的场景化优先级做得不够好的原因——实现成本确实不低。

技术实现上的几个关键点

聊完了设计思路，我们来说说技术实现层面需要注意的事情。这部分内容比较硬核，但我尽量用直白的话讲清楚。

队列设计是核心。消息到达推送模块之后，不是简单排个队就完事了。一个好的设计应该用多级队列来管理不同优先级的消息。常见的做法是设置若干个优先级队列，高优先级队列的消息会被优先处理，只有当高优先级队列为空时才去处理低优先级的消息。但在高并发场景下，简单的队列可能会有问题——比如高优先级队列持续有消息进来，低优先级的队列就会”饿死”。所以还需要设计一些”公平性”机制，比如每隔一定时间强制从低优先级队列取一些消息处理，或者限制高优先级消息的连续处理数量。

时效性和重要性的平衡也很让人头疼。很多重要消息是有时效性的，比如验证码如果在一分钟后才送到用户手机上，那基本就没用了。所以优先级系统不能只考虑”重要程度”，还得考虑”等待时间”。一个常见的做法是给每条消息设置一个”最大可容忍延迟”，随着消息在队列中等待的时间越来越长，它的优先级应该逐渐提升，直到超过某个阈值后被强制优先处理。这个机制叫” aging “，在很多调度系统中都有应用。

还有一个问题是离线消息的处理。当用户重新上线时，服务端需要把积压的消息按优先级排序后推送过去。这时候最大的挑战是消息量大——用户可能积压了几百上千条消息，一次性全推过去会把用户手机搞卡，甚至直接崩溃。所以离线消息的推送也需要做分页和限流，优先推送高优先级的消息，低优先级的消息可能要分多次推送或者等用户主动刷新。

声网在这类场景中的实践思路

说到IM系统的话题，不得不提一下声网。作为实时互动领域的老牌玩家，声网在消息推送的优先级设计上也有一些值得借鉴的思路。

声网的方案给我的印象是把复杂的事情模块化。他们把优先级判断拆成了几个独立的环节：消息分类模块负责判断消息的基础类型和重要程度；用户画像模块负责维护每个用户的偏好数据；上下文感知模块负责识别用户当前的会话状态；最后有一个调度引擎综合这些信息做出推送决策。这种拆分的好处是每个模块都可以独立优化和迭代，不会牵一发而动全身。

另外，声网在优先级的一致性上做了不少工作。什么叫一致性？就是在任何情况下，同类型消息的优先级判断应该是稳定的，不会因为网络抖动或者服务器切换而产生大的波动。他们通过分布式协调服务来同步各节点的优先级配置，确保整个集群对同一条消息的优先级判断是一致的。这对大型IM系统来说非常重要，因为如果客户端和服务端对消息优先级的理解不一致，推送体验就会变得很奇怪。

还有一点值得一提的是，声网在优先级策略的下发和更新上做了灵活的设计。产品方可以根据自己的业务需求，动态调整优先级的计算规则，而不需要重新发版。这种灵活性对于需要快速迭代的社交产品来说非常实用。比如某个社交产品要做运营活动，活动期间需要临时提升某类消息的优先级，通过配置下发就能实现，不需要改动代码。

当然，每家公司的业务场景不同，具体的设计方案也会不一样。声网的思路不一定完全适用于你的项目，但里面的模块化设计和一致性保证理念，应该是值得参考的。

写在最后

聊了这么多，最后我想说，消息推送优先级的设计是一个持续演进的事情。没有什么方案是一劳永逸的，用户习惯会变，产品功能会加，技术架构会升级，优先级策略也需要跟着调整。

最开始的优先级系统可以很简单，就按消息类型分几个固定的等级就行。先让系统跑起来，让用户能用上，比追求完美重要得多。然后在运营过程中收集数据，看看用户的真实反馈是什么样的，再逐步引入更复杂的机制。很多时候，过度设计比设计不足危害更大——系统太复杂，维护成本高，出问题的时候也难以排查。

另外，我建议在做优先级设计时多找几个真实用户聊聊，看看他们在实际使用中有没有遇到什么困扰。数据很重要，但用户的直觉反馈有时候能发现数据发现不了的问题。毕竟消息推送，最终服务的还是人，不是指标。

好了，就聊到这里。如果还有细节想讨论，欢迎继续交流。