在這個系統(tǒng)設(shè)計場景中，我們被要求設(shè)計一個類似WhatsApp的消息應(yīng)用程序。

雖然在實際的討論中可能會重點討論該應(yīng)用程序的一個或多個功能，但在本文中，我們將對系統(tǒng)的架構(gòu)進行一個高層次的概述，然后可以根據(jù)需要深入探討具體的領(lǐng)域。

明確功能需求

通過向業(yè)務(wù)方提問來縮小范圍，因為在一個小時內(nèi)設(shè)計整個WhatsApp平臺是不現(xiàn)實的:

主要用例: 該應(yīng)用的主要目的是發(fā)送、檢查和接收消息，以及閱讀和標記消息為已讀。

群組: 我們將不涉及群組消息，只考慮一對一消息。?內(nèi)容類型: 我們只支持文本消息，不支持圖片或視頻。

明確非功能需求

規(guī)模: 首先，我們來談?wù)勔?guī)模，即系統(tǒng)的大小和消息的處理量。假設(shè)每天發(fā)送100億條消息，并且我們計劃在一年內(nèi)將其翻倍。

可用性: 在可用性方面，我們希望系統(tǒng)高度可用并始終運行。

延遲: 至于系統(tǒng)延遲，我們希望它幾乎是即時的，因此大多數(shù)API請求應(yīng)在100毫秒內(nèi)完成。

估算：數(shù)據(jù)計算

每天100億條消息，約為10B消息 / 86,400秒每天 = 115,740條消息每秒（MPS）。在一年內(nèi)翻倍意味著我們應(yīng)計劃為115,740 * 2 = 231,480 MPS。

假設(shè)每條消息200字節(jié)，每日存儲量為10B消息 * 200字節(jié) = 2 TB。年存儲量及增長約為2TB * 365天 * 2 = 1.5 PB。

需要注意的是，我們計算的是平均值，但系統(tǒng)需要處理高峰流量，這可能比平均MPS高得多。我們可能需要根據(jù)高峰時間進行擴展。

接口API設(shè)計

我們可能會使用RESTful API風(fēng)格以獲得更廣泛的兼容性。以下是可能的端點細分：

• 發(fā)送消息 (POST /messages): 請求體包括接收者的ID和消息內(nèi)容。成功響應(yīng)(200)返回唯一的消息標識符。錯誤代碼(400, 500)處理缺少參數(shù)或服務(wù)器問題。
• 檢查新消息 (GET /messages): 響應(yīng)為包含未讀消息的數(shù)組(200)或如果沒有則返回204。
• 獲取特定消息 (GET /messages/:messageId): 返回特定消息(200)或未找到則返回404。
• 標記消息為已讀 (PUT或PATCH /messages/:messageId): 成功響應(yīng)(200)確認更改，而404表示未找到消息。

其他考慮: 我們將集成WebSockets以實現(xiàn)實時更新。API將處理認證和初始連接建立。并且分頁可能是‘檢查新消息’端點所需的。安全措施，如輸入驗證，也是必要的。

系統(tǒng)設(shè)計

移動應(yīng)用：用戶的主要界面將是移動應(yīng)用（iOS, Android）。此應(yīng)用程序處理發(fā)送和接收消息、聯(lián)系人管理和對話。

負載均衡器：為了有效處理傳入請求，我們將使用負載均衡器來分配流量到多個服務(wù)器。這樣可以提高應(yīng)用程序的可靠性。

API服務(wù)器：所有請求將進入API服務(wù)器，這些服務(wù)器處理我們之前概述的RESTful API，管理消息邏輯。API服務(wù)器本身可以是無狀態(tài)的，這樣我們可以水平擴展（添加更多服務(wù)器）以應(yīng)對流量增長。

WebSocket連接：類似WhatsApp的應(yīng)用程序嚴重依賴WebSockets進行實時通信。聊天服務(wù)器將與移動應(yīng)用程序保持持久的WebSocket連接。當(dāng)消息到達時，可以立即推送到接收者的設(shè)備。

消息分發(fā)器：接下來，我們將有一個消息分發(fā)器服務(wù)，該服務(wù)的主要目的是將API服務(wù)器與直接數(shù)據(jù)庫寫入解耦，這對于處理高寫入量尤其重要。

消息隊列，如Kafka或RabbitMQ，是這里的理想選擇。其工作原理如下：

• API服務(wù)器接收到“發(fā)送消息”的POST請求。
• 它將消息放在隊列中，并迅速向客戶端返回成功/確認。
• 獨立的工作進程異步從隊列中讀取并將消息寫入數(shù)據(jù)庫。

數(shù)據(jù)庫 (NoSQL): 我們同意最終一致性是可以接受的，這使得NoSQL成為高消息量的可擴展選擇。

以下是兩個強有力的選擇：

• Cassandra: 以可擴展性、高可用性和寫性能而聞名的寬列存儲。特別適合我們預(yù)期的高寫入量和簡單讀取模式（主要通過ID獲取消息）。
• DynamoDB: AWS提供的完全托管的鍵值和文檔數(shù)據(jù)庫。如果我們想要一個最小維護的數(shù)據(jù)庫解決方案且能輕松擴展，這非常有利。

分片和分區(qū): 由于沒有單一數(shù)據(jù)庫可以處理我們1.5 PB的存儲需求，因此分片（水平分區(qū)）數(shù)據(jù)是至關(guān)重要的。

但是我們將如何分片和分區(qū)這些數(shù)據(jù)，以及這些API服務(wù)器如何知道從哪里請求這些數(shù)據(jù)？

我們可以基于userId進行分區(qū)。所有涉及用戶的消息將駐留在同一個分片/分區(qū)中。而我們的API服務(wù)器有兩種可能的方法來定位數(shù)據(jù)：

• 一致性哈希環(huán): 數(shù)據(jù)位置可以基于分區(qū)鍵確定，允許API服務(wù)器直接路由請求到正確的數(shù)據(jù)庫分片。
• 元數(shù)據(jù)服務(wù): 一個獨立的服務(wù)保持分區(qū)鍵到分片位置的映射。API服務(wù)器首先查詢此服務(wù)，然后進行數(shù)據(jù)庫調(diào)用。

結(jié)論和當(dāng)前系統(tǒng)瓶頸

這概述了類似WhatsApp應(yīng)用程序的主要架構(gòu)?，F(xiàn)在，讓我們看看我們當(dāng)前系統(tǒng)中的潛在瓶頸和改進領(lǐng)域：

• 數(shù)據(jù)庫寫入: 高寫入量是一個潛在的瓶頸。分片、消息隊列和優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫選擇是關(guān)鍵。
• 端到端加密: WhatsApp模型非常強調(diào)安全性。實現(xiàn)端到端加密將是一個關(guān)鍵討論點。
• 群組聊天: 此功能為消息路由和存儲帶來了額外的復(fù)雜性。
• 媒體處理: 我們可以實現(xiàn)一個處理圖像和視頻上傳的系統(tǒng)，這里使用壓縮以及多種存儲大小的縮略圖。