如何构建支持百万并发量的企业级聊天架构

无论是在医生与患者之间，还是在客户与支持代理之间，都需要通过交流来交换信息，进而解决问题。同样，企业也需要通过聊天应用来为用户排忧解难，并实现企业的服务价值。下面和我们一起来探讨如何设计并构建企业级的聊天应用架构，以承载数百万级的并发用户和消息。

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聊天模型的标准架构

总的说来，标准的聊天体系架构包括两个主要部分：聊天服务器引擎和客户端聊天部件。

• 聊天服务器引擎 - 它是负责中继消息操作的多台服务器组合。
• 客户端聊天部分 - 它是被安装在台式机、移动设备上的聊天应用程序。

在令牌的协助下，聊天服务器引擎掌控着消息从服务器端发送、并传递到客户端设备上的整个操作过程。该引擎通常由如下组件构成：

• 聊天WebSocket服务器
• 聊天WebSocket客户端库
• 聊天REST API
• 聊天媒体存储服务器

对于一定数量的用户和消息来说，标准版本是足以应对的;但是当涉及到不同通信信道(如：文本、视频和语音呼叫)，数百万个的用户连接，以及需要根据企业项目进行应用定制时，该标准架构就需要升级了。

在此，我们引入MirrorFly聊天类API架构，它采用的是基于Erlang的XMPP协议 + ejabberd服务器 + Mnesia数据库。

企业级聊天应用的架构

Ejabberd可以被分为三层：

• 接口层：如上所述，它处理所有与客户端往来的数据。
• 逻辑层：这是最为复杂的一层。它处理所有与XMPP相关的逻辑、以及诸如：HTTP绑定、访问控制、可扩展模块、以及钩子(hooks)等其他功能。
• 数据层：它处理如何将数据存储到数据库中，并确保数据的完整性和满足相应的约束。

接口层

该层的主要功能是侦听并等待客户端连接到本地端口上，然后按需建立客户端与服务器的连接，交换通信数据。由于支持TCP与TLS方式的连接、以及UDP的传输形式，因此它充当了外部世界与ejabberd服务器之间的接口。

逻辑层

作为Ejabberd系统中最主要、也是最重要的部分，逻辑层具有如下功能：

• Jabber逻辑(Logics)：

客户端与服务器的连接由模块ejabberd_c2s来控制，通常走的是TCP的5222号端口。服务器与服务器之间的连接由模块ejabberd_s2s、ejabberd_s2s_in、以及ejabber_s2s_out来控制，通常走的是TCP的5269号端口。而HTTP的绑定，则由模块ejabberd_http来控制。

• 路由器(Router)：

路由器处理的是各种消息之间的路由，以保证消息能够最终到达正确的目的地。例如：当Jabber客户端向另一个实体发送消息时，第一个ejabberd通过查看“to”的属性，来判断该属性所隐含的主机是否由自己所托管。如果该消息属于本地消息，那么应当交由ejabberd_local来处理，否则属于远程消息，应当将其视为s2s消息。

• 模块(Modules)：

除了上述核心的Jabber与路由器逻辑之外，我们将ejabberd的绝大部分称为模块。由于这些模块可以随时被动态地启动或停止，因此ejabberd服务器即使在运行时(runtime)也具有高度的可扩展性。通常，这些模块被广泛地使用在各种扩展的场景中(也就是所谓的“XEP”)。

• 钩子(Hooks)：

在某些场景下，您可能需要修改ejabberd服务器中的核心逻辑。此时钩子正好能够派上用场。钩子是一种在无需更改任何现有代码的基础上，通过将新代码注入目标系统，进而更改ejabberd行为的方法。例如：如果您希望通过消息过滤器，以过滤掉不需要的消息，那么就可以将模块钩子添加到“filter_packet/3”钩子中。而如果您想跟踪客户端发送的所有消息，则可以编写一个函数，并链接到“user_send_packet/3”中。

• l访问控制(Access Control)：

所有用户(包括真正的jabber客户端用户和管理员)信息都是以相同的方式存储在ejabberd中。他们的所有权限完全取决于其所属的组群。因此，ejabberd中的访问控制模块，使我们能够按组区分用户，从而为不同的用户提供不同的服务。

• 工具与库(Utils and Libraries)：

出于通用目的，在ejabberd中还存在着其他类型的工具与库，例如：XML处理、SASL身份验证、编码、日志记录器等。其中，值得注意的是ejabberd_logger。它是一个非常实用的日志模块，可以被用在各种项目的场景中。

数据层

Ejabberd主要使用mnesia作为其“数据库”。实际上，mnesia是内置在erlang库中的一种高性能的键值对(key-value)存储系统。它具有如下功能：

• 复制。不同的表可以在多个节点间进行复制。
• 交易原子性。可以将一系列表的操作分组为单个的原子事务。
• 位置透明。可以在未知数据真实位置的情况下，编写各种程序。
• 极快的实时数据搜索能力。

另外，作为一种可扩展的数据库系统，它还提供了复制和实时搜索等功能。当然，ejabberd并未强制用户使用该数据库。它也提供了各种ODBC接口，方便用户使用其他的数据库。例如：用户可以使用存储在现有数据库服务器中的数据，进行身份验证;或者出于某种目的使用其他关系型数据库。

通常情况下，mnesia适合于快速的键值对搜索。因此，我们不建议您将其用于“关系型”数据的查找场景中。

使用企业型聊天架构的好处

• 可重用性 - 可以轻松地为其他任何项目重新设计聊天组件。
• 可扩展性 - 当聊天应用(或称项目)变得更复杂、需要服务于更多的用户时，此类架构能够应对大量的并发用户数。
• 定制与集成 - 可以根据业务需求，轻松地将该架构进行集成与定制。
• 迁移 - 可以轻松地实现组件之间的迁移，而不会干扰到其他的服务器或组件。

总结

如今，借助微服务架构、Kubernetes、S3 bucket storage、以及XMPP协议，Ejabberd开发了一整套具有可扩展性的企业级聊天API架构。该架构不但简单易用，而且能够支持百万用户的并发规模。您也去试试吧。

本文标题：如何构建支持百万并发量的企业级聊天架构
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