语聊房开发的用户黑名单查询：一篇接地气的实战指南

如果你正在开发语聊房功能，那用户黑名单这个模块大概率会让你又爱又恨。爱是因为它确实能解决很多运营上的头疼问题，恨是因为这里面的弯弯绕绕太多了，一不小心就给自己挖坑。我之前跟进过几个语聊房项目，今天就把我踩过的坑和总结的经验分享出来，希望能帮你少走点弯路。

这篇文章不会讲那些高高在上的理论，我们就聊聊实际开发中会遇到什么问题，怎么解决，以及一些容易被忽略但很关键的细节。准备好了吗？我们开始吧。

先搞清楚：到底什么是用户黑名单

说实话，我在第一次接触这个需求的时候，觉得黑名单嘛，不就是把用户拉进一个名单里，查询的时候看他在不在里面嘛。后来才发现，这种想法太天真了。

用户黑名单在语聊房场景下，本质上是一个双向的权限控制机制。什么意思呢？简单来说，A把B拉黑，代表的是A不想再收到B的任何互动消息，也不想看到B的发言。而B被拉黑之后，他在A的视角里就像是”消失”了一样——发消息看不到，上麦也看不到，甚至进房间的提示都不会有。

但这里有个很关键的点需要搞清楚：拉黑操作是单向的。A拉黑B，不代表B也拉黑了A，也不代表A被拉进了一个全平台的”黑名单库”。每个用户的黑名单都是独立的，存储的是”谁拉黑了谁”的关系。

我见过不少团队在设计初期就把黑名单做成了”全平台封禁”机制，后来发现完全不是一回事，又推倒重来。所以在做需求分析的时候，一定要和产品经理把这一点确认清楚。

为什么语聊房特别需要黑名单

你可能会想，即时通讯软件不是都有黑名单吗？拿过来用不就行了？

这话对了一半。确实，即时通讯领域的黑名单设计已经很成熟了，但语聊房和普通的即时通讯有几个本质的区别，让我不得不专门聊聊这个话题。

首先，语聊房是多人实时互动的场景。一个房间里可能有几十甚至上百人同时在线，这种高并发下的黑名单查询和普通的一对一聊天完全不同。普通聊天你拉黑一个人，最多就是你们俩之间的问题；但在语聊房里，A拉黑B之后，系统需要确保B的所有行为在A这边”不可见”，这背后的逻辑要复杂得多。

其次，语聊房的互动形式非常丰富。文字消息、语音弹幕、礼物特效、连麦申请……每一种互动都需要考虑”是否应该对被拉黑者可见”。我见过有的项目只处理了文字消息，结果用户发现礼物还能看到，就投诉说黑名单功能是假的。这种体验是非常糟糕的。

再者，语聊房的用户流动性很大。一个人可能同时在几十个房间里进进出出，黑名单的同步和生效必须够快。如果A刚拉黑B，B就换一个房间继续骚扰A，那这个黑名单功能就形同虚设了。

所以，语聊房的黑名单设计必须考虑实时性、完整性、一致性这三个核心要求。这也是为什么我说它不能直接照搬普通即时通讯的原因。

数据存储设计：这个地基得打好

我见过很多项目在存储设计上偷懒，后面付出惨痛代价的。这里我想详细讲讲几种常见的存储方案，以及它们的优缺点。

最简单的方式是用关系数据库建一张表，大致结构如下：

这种方案的好处是简单直观，SQL查询也方便。当需要查询”user_id拉黑了哪些人”时，一条简单的SELECT语句就能搞定。维护起来也容易，团队里稍微懂点数据库的人都能看懂。

但它的缺点也很明显。当用户量上来之后，这张表会变得非常大。假设有100万用户，平均每个人拉黑10个人，那就是1000万条记录。每次查询都需要扫描索引，虽然有索引不会太慢，但在高并发场景下，这个查询会成为瓶颈。

后来我接触到一个项目，他们用Redis来存黑名单。具体做法是给每个用户维护一个Hash结构，key是”blacklist:{user_id}”，field是被拉黑用户的ID，value是拉黑时间戳。这种方案查询速度非常快，O(1)的时间复杂度，而且天然支持高并发。

当然，Redis也有它的局限。首先是容量成本，内存毕竟比磁盘贵；其次是持久化，如果机器故障导致数据丢失，那就麻烦了。所以很多团队会采用Redis+MySQL的组合方案：MySQL做持久化存储，Redis做缓存加速，日常查询走Redis，每隔一段时间同步到MySQL。

还有一种方案是用Elasticsearch。如果你对全文搜索有需求，比如想按拉黑原因搜索，那ES确实是个好选择。但说实话，对于纯黑名单查询场景，ES有点大材小用，维护成本也高，个人不太推荐。

我的建议是：如果是中小型项目，MySQL+Redis的组合够用了；如果是日活百万级以上的大项目，可以考虑专门的分布式存储方案。当然，无论选哪种方案，都建议提前做好容量规划，别等到数据量爆炸了再迁移。

查询接口设计：性能与体验的平衡

接口设计这块，我想聊两个实际遇到的问题。

第一个问题是”查询时机”。什么时候该检查A和B之间是否存在拉黑关系？

理想的做法是在建立任何”连接”之前就检查。比如A要进入B所在的房间，系统应该先查询A是否拉黑了B，或者B是否拉黑了A。如果有，再决定是禁止进入还是允许进入但隐藏内容。这个检查应该在进房接口里完成，而不是等进房之后再处理。

但这里有个性能矛盾：每次进房都要查一次黑名单，如果用户进出房间很频繁，这个查询次数会非常多。怎么办？我的做法是分级检查。对于”被拉黑”的情况，也就是对方不想理你，这种检查必须每次都做，而且要快速响应；对于”拉黑别人”的情况，可以适当放宽，比如在用户进入房间后的几秒内完成检查，而不是卡在进房请求里。

第二个问题是”查询维度”。我们需要支持的查询场景通常有三种：

• 正向查询：A拉黑了哪些人？
• 反向查询：谁拉黑了A？
• 关系查询：A和B之间是否存在拉黑关系？

这三种查询的频率和重要性都不一样。正向查询主要是给用户看”我的黑名单”列表，频率不高，可以容忍一定的延迟；反向查询主要用于内容审核，频率中等；关系查询是最频繁的，每次互动都要查，必须做到极快。

在实际开发中，建议为这三种查询分别设计接口，而不是用同一种接口处理所有情况。原因很简单：它们的性能要求、数据量级、缓存策略都不同，混在一起只会让事情变得复杂。

性能优化：这些坑我都踩过

说到性能优化，这里有几个我亲身实践过的经验，分享给你。

批量查询比循环查询强一百倍。这个是我血的教训。有段时间我发现进房接口特别慢，查了半天才发现，代码里对于每个需要检查的用户都单独发了一次数据库查询请求。比如一个房间里有50个人，就要发50次查询，这谁顶得住？后来改成一次查询把某个用户相关的所有拉黑关系都取出来，再在内存里做过滤，速度立刻就上去了。

合理使用缓存。黑名单数据有一个特点：读取远大于写入。一个人拉黑另一个人之后，这个关系短期内不会变。所以非常适合用缓存来扛流量。我的做法是用户登录的时候把它的完整黑名单加载到Redis，设置一个较长的过期时间；拉黑操作发生时，主动更新对应的缓存。这样查询压力就被Redis扛下来了，数据库压力小很多。

异步处理拉黑操作。如果你用的是MySQL主从架构，拉黑操作其实可以不用同步等待主从复制完成。发个异步请求就行，用户感知不到延迟。当然，这要求你的业务逻辑能够接受短暂的数据不一致。

还有一个点可能很多人会忽略：黑名单的清理机制。有些用户可能加了黑名单之后，再也没登录过；有些人拉黑了几百个人，后来早就忘了。如果不定期清理，这张表会越来越大。我的建议是设定一个自动清理策略，比如两年没有任何操作记录的黑名单关系可以归档甚至删除。当然，具体的保留策略要看你公司的业务需求。

权限控制：别让黑名单变成漏洞

权限控制是我觉得最容易被轻视、但一旦出问题就非常严重的地方。

首先，查询别人黑名单的权限必须严格控制。普通用户只能查自己的黑名单，不能查别人的。这是基本的安全底线，我就不多说了。

我想重点说的是管理后台的权限。运营人员可能会有批量拉黑、批量解除拉黑的需求，这些操作必须有完整的审计日志。谁在什么时间拉黑了谁，原因是什么，这些记录要保存好。万一出了什么问题，这是溯源的唯一依据。

另外，我建议对高频拉黑操作做一下限制。比如同一个用户在1分钟内拉黑超过50个人，就要触发告警。这可能是误操作，也可能是机器人在批量攻击，无论哪种情况都需要有人知道。

数据同步：分布式环境下的头疼事

如果你用的是多机房部署或者微服务架构，数据同步会成为一个大问题。

举个真实的例子：我们有个项目，国内有两个机房，北京和上海。用户A在北京机房拉黑了用户B，然后立刻从北京切换到上海登录。结果在上海机房的服务里，A和B之间的拉黑关系还没同步过来，导致B还是能看到A的消息。这个体验问题用户投诉了好几次。

解决这个问题的方法通常有几种。最直接的是全局存储，所有机房的请求都访问同一个存储节点，这样就不存在同步问题，但单点故障风险高。另一种是消息队列同步，每次拉黑操作都发一条消息，各机房订阅消息后更新本地存储，这种方案延迟低但架构复杂。还有一种是利用分布式缓存，比如Redis Cluster，数据天然是多机房同步的。

具体选哪种，要看你团队的架构能力和对延迟的容忍度。没有标准答案，只有最适合的答案。

常见问题排查：这几个坑记得绕开

最后，我想聊聊开发过程中常见的问题，如果你正在做这个功能，可以对照着检查一下。

第一种情况是黑名单不生效。首先确认数据是不是写对了表，有时候字段名写反了，user_id和blocked_user_id搞混，这种低级错误我见过不止一次。其次确认查询逻辑有没有问题，是不是取了错误的字段。最后检查缓存，有没有命中了旧数据。

第二种情况是性能突然下降。如果你的黑名单数据量很大，要考虑是不是有慢查询。Explain一下你的SQL语句，看看有没有用到索引。另外检查一下Redis的内存使用情况，是不是缓存被打爆了导致频繁换页。

第三种情况是数据不一致。这种问题通常出现在分布式环境，或者有异步处理逻辑的情况下。排查的思路是看数据的流转路径，哪些环节可能丢数据，哪些环节有竞争条件。建议把所有关键操作都加上trace ID，方便追踪。

写在最后

黑名单这个功能，看起来简单，真要做起来，门道还是挺多的。从存储设计到接口性能，从权限控制到数据同步，每一个环节都有可能出现幺蛾子。

我这篇文章不可能把所有问题都覆盖到，但希望能把一些关键点给你点出来，让你在开发的时候有个参照。有什么问题欢迎一起交流，大家都是在踩坑中成长的。

祝你开发顺利。